CKTyper: Enhancing Type Inference for Java Code Snippets by Leveraging Crowdsourcing Knowledge in Stack Overflow
Notice bibliographique
Résumé
Code snippets are widely used in technical forums to demonstrate solutions to programming problems. They can be leveraged by developers to accelerate problem-solving. However, code snippets often lack concrete types of the APIs used in them, which impedes their understanding and resue. To enhance the description of a code snippet, a number of approaches are proposed to infer the types of APIs. Although existing approaches can achieve good performance, their performance is limited by ignoring other information outside the input code snippet (e.g., the descriptions of similar code snippets) that could potentially improve the performance. In this paper, we propose a novel type inference approach, named CKTyper, by leveraging crowdsourcing knowledge in technical posts. The key idea is to generate a relevant context for a target code snippet from the posts containing similar code snippets and then employ the context to promote the type inference with large language models (e.g., ChatGPT). More specifically, we build a crowdsourcing knowledge base (CKB) by extracting code snippets from a large set of posts and index the CKB using Lucene. An API type dictionary is also built from a set of API libraries. Given a code snippet to be inferred, we first retrieve a list of similar code snippets from the indexed CKB. Then, we generate a crowdsourcing knowledge context (CKC) by extracting and summarizing useful content (e.g., API-related sentences) in the posts that contain the similar code snippets. The CKC is subsequently used to improve the type inference of ChatGPT on the input code snippet. The hallucination of ChatGPT is eliminated by employing the API type dictionary. Evaluation results on two open-source datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of CKTyper. CKTyper achieves the optimal precision/recall of 97.80% and 95.54% on both datasets, respectively, significantly outperforming three state-of-the-art baselines and ChatGPT.
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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».