Automated Extraction and Analysis of Developer's Rationale in Open Source Software
Notice bibliographique
Résumé
Contributors to open source software must deeply understand a project’s history to make coherent decisions which do not conflict with past reasoning. However, inspecting all related changes to a proposed contribution requires intensive manual effort, and previous research has not yet produced an automated mechanism to expose and analyze these conflicts. In this article, we propose such an automated approach for rationale analyses, based on an instantiation of Kantara, an existing high-level rationale extraction and management architecture. Our implementation leverages pre-trained models and Large Language Models, and includes structure-based mechanisms to detect reasoning conflicts and problems which could cause design erosion in a project over time. We show the feasibility of our extraction and analysis approach using the OOM-Killer module of the Linux Kernel project, and investigate the approach’s generalization to five other highly active open source projects. The results confirm that our automated approach can support rationale analyses with reasonable performance, by finding interesting relationships and to detect potential conflicts and reasoning problems. We also show the effectiveness of the automated extraction of decision and rationale sentences and the prospects for generalizing this to other open source projects. This automated approach could therefore be used by open source software developers to proactively address hidden issues and to ensure that new changes do not conflict with past decisions.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».