Characterizing Task-Relevant Information in Natural Language Software Artifacts
Notice bibliographique
Résumé
Contains the supplementary material for the paper "Characterizing Task-Relevant Information in Natural Language Software Artifacts". All contents are explained in the file README.md. Abstract: To complete a software development task, a software developer often consults artifacts that contain largely natural language text, such as API documentation, bug reports, or Q&A forums. Not all information within these artifacts is relevant to a developer's current task forcing the developer to filter relevant information from large amounts of irrelevant information, a frustrating and time-consuming activity. Since failing to locate relevant information may lead to incorrect or incomplete solutions, many approaches mine potentially relevant text from such natural language artifacts. However, existing approaches identify text relevant for only certain categories of tasks (e.g., learning an API) and from a restricted set of artifact types. To explore how limitations on software development tasks and artifact types can be relaxed in future approaches, we conducted an experiment in which 20 participants identified which text appearing in 1874 sentences across 20 artifacts was relevant to six software development tasks. Participants created 2,463 distinct highlights in these sentences to indicate relevance. Although the results indicate variability in the text perceived as relevant, we observe consistency in the information considered key for task completion. The semantic meaning of relevant information, as identified through semantic frames, shows promise to automate the identification of relevant text. We discuss implications of our study for future research in the field.
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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 | 0,003 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».