論文の概要: Leveraging Reward Models for Guiding Code Review Comment Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04464v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 21:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.434692
• Title: Leveraging Reward Models for Guiding Code Review Comment Generation
• Title（参考訳）: コードレビューコメント生成のためのリワードモデルの活用
• Authors: Oussama Ben Sghaier, Rosalia Tufano, Gabriele Bavota, Houari Sahraoui,
• Abstract要約: コードレビューは、コード品質の評価、潜在的な問題に対するフィードバックの提供、特定された問題に対処するためのコード修正を含む、現代のソフトウェア開発において重要なコンポーネントである。 ディープラーニングのテクニックは、人間のレビュアーが行うようなコードにコメントすることで、コードレビューのジェネレーティブな側面に取り組むことができる。 本稿では,報酬機構を備えた強化学習を活用することによって,レビューコメント生成を自動化するディープラーニングフレームワークであるCoRALを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.306560805316103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code review is a crucial component of modern software development, involving the evaluation of code quality, providing feedback on potential issues, and refining the code to address identified problems. Despite these benefits, code review can be rather time consuming, and influenced by subjectivity and human factors. For these reasons, techniques to (partially) automate the code review process have been proposed in the literature. Among those, the ones exploiting deep learning (DL) are able to tackle the generative aspect of code review, by commenting on a given code as a human reviewer would do (i.e., comment generation task) or by automatically implementing code changes required to address a reviewer's comment (i.e., code refinement task). In this paper, we introduce CoRAL, a deep learning framework automating review comment generation by exploiting reinforcement learning with a reward mechanism considering both the semantics of the generated comments as well as their usefulness as input for other models automating the code refinement task. The core idea is that if the DL model generates comments that are semantically similar to the expected ones or can be successfully implemented by a second model specialized in code refinement, these comments are likely to be meaningful and useful, thus deserving a high reward in the reinforcement learning framework. We present both quantitative and qualitative comparisons between the comments generated by CoRAL and those produced by the latest baseline techniques, highlighting the effectiveness and superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: コードレビューは、コード品質の評価、潜在的な問題に対するフィードバックの提供、特定された問題に対処するためのコード修正を含む、現代のソフトウェア開発において重要なコンポーネントである。 これらの利点にもかかわらず、コードレビューはむしろ時間がかかり、主観性と人的要因の影響を受けます。 これらの理由から、(部分的に)コードレビュープロセスを自動化する技術が文献で提案されている。 その中には、深層学習(DL)を利用する者は、コードレビューの生成的な側面に取り組み、人間のレビュアーとして与えられたコードをコメントすること(すなわち、コメント生成タスク)や、レビュアーのコメントに対処するために必要なコード変更を自動的に実装すること(すなわち、コード修正タスク)がある。 本稿では,コードリファインメントタスクを自動化した他のモデルに対する入力としての有用性だけでなく,生成したコメントのセマンティクスも考慮した報酬機構を備えた強化学習を活用することによって,レビューコメント生成を自動化するディープラーニングフレームワークであるCoRALを紹介する。 コアとなる考え方は、DLモデルが期待されるコメントとセマンティックに類似したコメントを生成したり、コード修正に特化した第2のモデルでうまく実装できれば、これらのコメントは意味があり有用であり、強化学習フレームワークで高い報酬を得られる、というものである。 本稿では,Coralが生成したコメントと最新のベースライン技術によるコメントの量的・質的な比較を行い,提案手法の有効性と優位性を強調した。

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