高品質なコミットメッセージの自動生成に向けたデータ収集手法の構築

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-02-24
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 高品質なコミットメッセージの自動生成に向けたデータ収集手法の構築
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科／大阪公立大学工業高等専門学校
• 著者名: 山村,慎太郎; 大平,雅雄; 木村,祐太
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソフトウェア開発において，コミットメッセージはコードの変更履歴を理解し保守性を高めるための重要な文書である．特に，変更内容と変更理由の両方が含まれているコミットメッセージは，開発者の保守作業を効率化し，欠陥発生を抑制することが報告されている．しかし，開発者の時間や動機の不足により，これらの情報が十分に記述されていないコミットメッセージが多く存在する．この課題を解決するため，変更差分からコミットメッセージを自動生成する研究がおこなわれている．ただし，生成されるコミットメッセージの品質向上のためには，変更内容と変更理由を両方含む高品質なコミットメッセージを学習データとして収集する必要がある．本研究では，既存のコミットメッセージから，変更内容と変更理由の両方を含む高品質なコミットメッセージを収集する手法を提案する．具体的には，大規模言語モデルを用いたプロンプトの最適化により，特に適合率を重視した収集の実現を目指す．評価実験の結果，変更内容の識別で0.981，変更理由の識別で0.924という高い適合率を達成し，これらを組み合わせることで両方を含むメッセージを0.971の適合率で収集することが可能となった．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2025-SE-219, 号 10, p. 1-8, 発行日 2025-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会