論文の概要: The Rise of Language Models in Mining Software Repositories: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00787v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 11:53:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.964965
- Title: The Rise of Language Models in Mining Software Repositories: A Survey
- Title（参考訳）: マイニングソフトウェアリポジトリにおける言語モデルの台頭:調査
- Authors: Miguel Romero-Arjona, Saman Barakat, Ana B. Sánchez, Sergio Segura,
- Abstract要約: 大規模にリポジトリをマイニングするには、大量の異種データを処理できる技術が必要である。
Transformerベースのアーキテクチャの出現以来、言語モデル(LM)は広範囲のMSRタスクで急速に採用されてきた。
本稿では,85論文の分析に基づいて,MSRにおけるLMの使用状況に関する包括的調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.516610503825416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Mining Software Repositories (MSR) field focuses on analysing the rich data contained in software repositories to derive actionable insights into software processes and products. Mining repositories at scale requires techniques capable of handling large volumes of heterogeneous data, a challenge for which language models (LMs) are increasingly well-suited. Since the advent of Transformer-based architectures, LMs have been rapidly adopted across a wide range of MSR tasks. This article presents a comprehensive survey of the use of LMs in MSR, based on an analysis of 85 papers. We examine how LMs are applied, the types of artefacts analysed, which models are used, how their adoption has evolved over time, and the extent to which studies support reproducibility and reuse. Building on this analysis, we propose a taxonomy of LM applications in MSR, identify key trends shaping the field, and highlight open challenges alongside actionable directions for future research.
- Abstract（参考訳）: Mining Software Repositories(MSR)分野は、ソフトウェアリポジトリに含まれる豊富なデータを分析して、ソフトウェアプロセスや製品に対する実用的な洞察を導き出すことに焦点を当てている。
大規模にリポジトリをマイニングするには、大量の異種データを処理できる技術が必要である。
Transformerベースのアーキテクチャの登場以来、LMは広範囲のMSRタスクで急速に採用されてきた。
本稿では,85論文の分析に基づいて,MSRにおけるLMの使用状況に関する包括的調査を行う。
本稿では, LMの適用方法, 分析したアーティファクトの種類, モデルの利用状況, 導入時期, 再現性と再利用性について検討する。
この分析に基づいて,MSRにおけるLM応用の分類法を提案し,フィールドを形成する重要なトレンドを特定し,今後の研究に向けた行動可能な方向とともにオープンな課題を強調した。
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