Assessing The Quality Factors Found in In-Line Documentation Written in Natural Language: The JavadocMiner
Notice bibliographique
Résumé
An important software engineering artifact used by \ndevelopers and maintainers to assist in software comprehension and maintenance is source code documentation. It provides the insight needed by software engineers when performing a task, and therefore ensuring the quality of documentation is extremely important. In-line documentation is at the forefront of explaining a programmer's original intentions for a given implementation. Since this documentation is written in informal natural language, ensuring its quality needs to be performed manually. In this works, we present an effective and automated approach for assessing the quality of in-line documentation using a set of heuristics, targeting both the quality of language and consistency between source code and its comments. Our evaluation is made up of three parts: We first apply the JavadocMiner tool to the different modules of two \nopen source applications (ArgoUML and Eclipse) in order to \nautomatically assess their intrinsic comment quality. In the \nsecond part of our evaluation, we correlate the results \nreturned by the analysis with bug defects reported for the \nindividual modules in order to examine connections between \nnatural language documentation and source code quality. And \nfinally, we compare the comment quality results generated \nusing our JavadocMiner with the quality assessments performed manually by undergraduate and graduate computer science students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».