メソッド抽出リファクタリング推薦手法に対するメソッド名予測を用いた精度改善の試み

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: メソッド抽出リファクタリング推薦手法に対するメソッド名予測を用いた精度改善の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extract Method refactoring recommendation using method name prediction
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: リファクタリング
• 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: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者名: 山中, 仁斗; 早瀬, 康裕; 天笠, 俊之
• 著者名(英): Jinto, Yamanaka; Yasuhiro, Hayase; Toshiyuki, Amagasa
• 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リファクタリングは欠かせない活動であり，その中でもメソッド抽出リファクタリングは特に使用頻度が高いことが知られている．メソッド抽出リファクタリングの支援を目的としてリファクタリングを行うべきコードを推薦する複数の先行研究では，抽出元メソッドと抽出されるコード片からそれぞれメトリクスを得ることで，推薦候補を順位付けしている．本研究では，先行研究が用いたメトリクスに追加して，抽出されるコード片が明確なメソッド名を付けられるような意味的なまとまりであるかどうかを考慮することで，メソッド抽出リファクタリングの推薦精度向上を図る．明確なメソッド名の付けやすさの基準としては，メソッド名予測手法 code2seq が出力する，コード片に対する予測メソッド名の確信度を用いる．メソッド抽出リファクタリング推薦手法 GEMS に対して予測メソッド名の確信度を加える変更を行なったところ，推薦精度が改善されることを確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Refactoring is an important activity in software development, and Extract Method refactoring is known to be one of the most commonly applied refactoring. In some previous studies about recommendation code to be refactored for the purpose of supporting Extract Method refactoring, the recommended candidates are ranked by obtaining metrics from the original method and the code fragment to be extracted, respectively. In this study, we try to improve the recommendation accuracy of Extract Method refactoring by considering not only the metrics used in the previous studies, but also whether the code fragments to be extracted have semantic clusters that can be given clear method names. As a criterion for the ease of giving a clear method name, we use the confidence of the predicted method name for the code fragment output by the method name prediction approach, ”code2seq”. We made a change to the Extract Method refactoring recommendation method ”GEMS” by adding the confidence of the predicted method name, and confirmed that the recommendation accuracy was improved.
• 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 2021-SE-207, 号 18, p. 1-8, 発行日 2021-02-22
• 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