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Enregistrement W2118655104 · doi:10.1109/icst.2012.106

@tComment: Testing Javadoc Comments to Detect Comment-Code Inconsistencies

2012· article· en· W2118655104 sur OpenAlexaff
Shin Hwei Tan, Darko Marinov, Lin Tan, Gary T. Leavens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJavaProgramming languageComponent (thermodynamics)Code (set theory)Set (abstract data type)Source codeNull (SQL)Reading (process)Software bugSoftwareRandom testingSource lines of codeInformation retrievalSoftware engineeringData miningTest caseMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code comments are important artifacts in software. Javadoc comments are widely used in Java for API specifications. API developers write Javadoc comments, and API users read these comments to understand the API, e.g., reading a Javadoc comment for a method instead of reading the method body. An inconsistency between the Javadoc comment and body for a method indicates either a fault in the body or, effectively, a fault in the comment that can mislead the method callers to introduce faults in their code. We present a novel approach, called @TCOMMENT, for testing Javadoc comments, specifically method properties about null values and related exceptions. Our approach consists of two components. The first component takes as input source files for a Java project and automatically analyzes the English text in Javadoc comments to infer a set of likely properties for a method in the files. The second component generates random tests for these methods, checks the inferred properties, and reports inconsistencies. We evaluated @TCOMMENT on seven open-source projects and found 29 inconsistencies between Javadoc comments and method bodies. We reported 16 of these inconsistencies, and 5 have already been confirmed and fixed by the developers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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