論文の概要: Deterministic vs. Probabilistic Summarisation: An Empirical Trade-off Study in Design Pattern Centric Java Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21943v1
• Date: Thu, 21 May 2026 03:20:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.072149
• Title: Deterministic vs. Probabilistic Summarisation: An Empirical Trade-off Study in Design Pattern Centric Java Code
• Title（参考訳）: 決定論的対確率的要約:デザインパターン中心のJavaコードにおける実証的なトレードオフ
• Abstract要約: 自動コード要約のための決定論的(ヒューリスティックベース)と確率論的(LLMベース)パイプラインを比較した。 確率論的要約はより強い意味的アライメントとよりリッチな文脈的カバレッジを示し、決定論的アプローチはより簡潔で再現可能な出力を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.627790144791668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Automated code summarisation supports program comprehension and documentation, yet the relative strengths and limitations of deterministic (heuristic-based) and probabilistic (LLM-based) pipelines remain unclear. Aims: This paper presents a controlled empirical comparison of these paradigms for intent-oriented design-pattern code summarisation. Method: Using design-pattern-centric Java code as a structured testbed (150 files from three open-source repositories covering nine patterns), we compare a rule-based natural language generation (NLG) pipeline, a Software Word Usage Model (SWUM)-based approach, and a probabilistic pipeline based on the Mixtral LLM. Summaries are evaluated against human references using BERTScore and cosine similarity, complemented by rubric-based judgements produced by Llama 3 across five dimensions: accuracy, conciseness, adequacy, code-context awareness, and design-pattern fidelity. Statistical analysis includes Wilcoxon signed-rank tests (with effect sizes), Friedman tests with post-hoc corrections, and Spearman correlation for sensitivity analysis of rubric consistency. Results: Probabilistic summaries show stronger semantic alignment and richer contextual coverage, while deterministic approaches produce more concise and fully reproducible outputs. Prompt-sensitivity and multi-run analyses indicate variability in LLM outputs, though relative trends remain stable. Conclusions: A clear trade-off emerges: probabilistic methods favour semantic depth and contextual accuracy, whereas deterministic pipelines are preferable for brevity and reproducibility. These findings provide practical guidance for selecting code summarisation techniques.
• Abstract（参考訳）: 背景: 自動コード要約は、プログラムの理解とドキュメントをサポートするが、決定論的(ヒューリスティックベース)と確率論的(LLMベース)パイプラインの相対的な強みと制限は、まだ不明である。 Aims: 本論文は、意図指向設計パターンコード要約のための、これらのパラダイムの制御された経験的比較を示す。 方法: 設計パターン中心のJavaコードを構造化テストベッド(9つのパターンをカバーする3つのオープンソースリポジトリから150ファイル)として使用し,ルールベースの自然言語生成(NLG)パイプライン,ソフトウェアワード利用モデル(SWUM)ベースのアプローチ,Mixtral LLMに基づく確率的パイプラインを比較した。 補足はBERTScoreとコサイン類似性を用いて人間の参照に対して評価され、Llama 3が生成したルーブリックに基づく判断によって、正確性、簡潔性、妥当性、コードコンテキスト認識、デザインパターンの忠実さの5次元にわたって補完される。 統計分析にはウィルコクソン符号ランク試験(効果サイズ)、ポストホック補正を伴うフリードマン試験、ルーリック一貫性の感度解析のためのスピアマン相関がある。 結果:確率的要約はより強い意味的アライメントとよりリッチな文脈的カバレッジを示し、決定論的アプローチはより簡潔で再現可能な出力を生成する。 プロンプト感度およびマルチラン解析は, 相対的傾向は安定だが, LLM出力の変動性を示す。 結論: 明確なトレードオフ: 確率的手法は意味的な深さと文脈的精度を好み、決定論的パイプラインは簡潔さと再現性に好適である。 これらの知見は、コード要約手法を選択するための実践的なガイダンスを提供する。

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