An open-source natural language processing toolkit to support software development: addressing automatic bug detection, code summarisation and code search
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to introduce the innovative work carried out in the Horizon 2020 DECODER project – acronym for “DEveloper COmpanion for Documented and annotatEd code Reference” – (Grant Agreement no. 824231) by linking the fields of natural language processing (NLP) and software engineering. The project as a whole addresses the development of a framework, namely the Persistent Knowledge Monitor (PKM), that acts as a central infrastructure to store, access, and trace all the data, information and knowledge related to a given software or ecosystem. This meta-model defines the knowledge base that can be queried and analysed by all the tools integrated and developed in DECODER. Besides, the DECODER project offers a friendly user interface where each of the predefined three roles (i.e., developers, maintainers and reviewers) can access and query the PKM with their personal accounts. The paper focuses on the NLP tools developed and integrated in the PKM, namely the deep learning models developed to perform variable misuse, code summarisation and semantic parsing. These were developed under a common work package – “Activities for the developer” – intended to precisely target developers, who can perform tasks such as detection of bugs, automatic generation of documentation for source code and generation of code snippets from natural languages instructions, among the multiple functionalities that DECODER offers. These tools assist and help the developers in the daily work, by increasing their productivity and avoiding loss of time in tedious tasks such as manual bug detection. Training and validation were conducted for four use cases in Java, C and C++ programming languages in order to evaluate the performance, suitability, usability, etc. of the developed tools.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,030 |
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 ».