Kategorisierung von Code-Kommentaren mit Machine Learning

Code-Kommentare sind wichtig für die Softwareentwicklung. Sie helfen Programmierern zu verstehen, was der Code macht und wie er funktioniert. Kommentare sind normalerweise in alltäglicher Sprache verfasst, was bedeutet, dass sie Informationen vermitteln können, die aus dem Code allein nicht klar sind. Zum Beispiel können Kommentare erklären, warum ein bestimmter Code auf eine bestimmte Weise geschrieben wurde, oder sie können wichtige Details wie wer an dem Code gearbeitet hat oder besondere Hinweise dazu geben.

Allerdings kann es für Entwickler überwältigend sein, durch die Kommentare zu lesen und die benötigten Informationen zu finden, wenn die Menge an Code zunimmt. Hier kann es hilfreich sein, Kommentare automatisch in verschiedene Kategorien zu sortieren. Auf diese Weise können Entwickler relevante Kommentare schneller finden, was zu besserer Codequalität und weniger Frustration führt.

#Zweck der Studie

Diese Studie untersucht, wie gut verschiedene maschinelle Lernmodelle Code-Kommentare kategorisieren können. Wir wollten sehen, ob diese Modelle zuverlässig verschiedene Arten von Kommentaren in drei Programmiersprachen identifizieren können: Java, Python und Pharo.

Wir haben insgesamt 19 binäre Klassifizierer erstellt, die bestimmen, ob ein Kommentar zu einer bestimmten Kategorie gehört oder nicht. Jedes Modell wurde getestet, um zu sehen, wie gut es funktioniert. Die Ergebnisse zeigten, dass ein Modell, der Linear Support Vector Classifier, die beste durchschnittliche Leistungsbewertung hatte.

#Methodik

#Datensatz

Um diese Studie durchzuführen, verwendeten wir einen Datensatz mit 6.738 Code-Kommentaren. Diese Kommentare stammen aus verschiedenen Open-Source-Projekten, die in Java, Python und Pharo geschrieben wurden. Der Datensatz wurde von früheren Forschern vorbereitet, die die Kommentare in Gruppen kategorisierten.

Für Java gab es 2.418 Kommentare, die in sieben Kategorien sortiert waren: Zusammenfassung, Hinweis, Abwertung, Begründung, Eigentum, Nutzung und Erweiterung. Die Pharo-Kommentare umfassten 1.765 Einträge, die in Kategorien wie Schlüsselnachrichten, Absicht, Klassenreferenzen, Beispiele, wichtige Implementierungspunkte, Verantwortlichkeiten und Mitwirkende unterteilt waren. Schliesslich gab es in Python 2.555 Kommentare, die in fünf Kategorien klassifiziert wurden: Zusammenfassung, Parameter, Nutzung, Entwicklungshinweise und Erweiterung.

#Textvorverarbeitung

Code-Kommentare können verschiedene Elemente enthalten, die ein Modell verwirren könnten, wie Sonderzeichen oder Zahlen. Um es den Modellen zu erleichtern, Kommentare zu klassifizieren, haben wir den Text bereinigt. Das umfasste mehrere Schritte:

1. Ungewollte Leerzeichen am Anfang und Ende der Kommentare entfernen.
2. Kontraktionen erweitern, wie z. B. "I'm" in "I am" ändern.
3. Sonderzeichen entfernen, die keine Buchstaben oder Zahlen sind.
4. Einzelne Wörter löschen.
5. Alle Texte in Kleinbuchstaben umwandeln.
6. Häufige Wörter, die nicht viel Bedeutung haben, sogenannte Stoppwörter, entfernen.
7. Wörter in ihre Grundformen umwandeln, ein Prozess, der Stemming genannt wird.
8. Zahlen durch ein Token namens NUM ersetzen.
9. Leere Kommentare durch ein spezielles Token namens EMT ersetzen.

#Kommentare nach Kategorie filtern

Da jeder Klassifizierer für eine bestimmte Kategorie erstellt wurde, haben wir die Kommentare in die entsprechenden Kategorien für jede Programmiersprache sortiert. Dies erlaubte es uns, uns auf das Training von Modellen zu konzentrieren, die Kommentare erkennen, die in eine bestimmte Gruppe passen.

#Modelle trainieren und testen

Um zu sehen, wie gut die Modelle funktionierten, haben wir die gefilterten Kommentare in zwei Gruppen aufgeteilt: Training und Test. Wir verwendeten die Trainingsdaten, um den Modellen beizubringen, wie sie Kommentar-Kategorien identifizieren, und die Testdaten, um zu sehen, wie gut sie bei ungesehenen Beispielen abschnitten.

#Text in Zahlen umwandeln

Maschinelle Lernmodelle können nur mit Zahlen arbeiten, also haben wir den bereinigten Text in numerische Merkmale umgewandelt. Wir verwendeten eine Methode namens Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), um dies zu erreichen. TF-IDF hilft dabei, zu messen, wie wichtig jedes Wort im Kontext der Kommentare ist.

Wir trainierten die Modelle mit dieser numerischen Darstellung von Kommentaren, um eine bessere Klassifizierung zu ermöglichen.

#Umgang mit Klassenungleichgewicht

In unserem Datensatz hatten einige Kommentar-Kategorien viel mehr Proben als andere. Dieses Ungleichgewicht könnte die Modelle dazu bringen, eine Voreingenommenheit gegenüber den grösseren Klassen zu entwickeln. Um dieses Problem zu beheben, verwendeten wir eine Methode namens random Oversampling. Diese Technik erstellt zusätzliche Proben für die kleineren Klassen, was es dem Modell erleichtert, von ihnen zu lernen.

#Modelltraining und Feinabstimmung

Wir untersuchten acht verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, um das beste für unsere Aufgabe zu finden. Dazu gehörten:

• Naive Bayes: Zwei Versionen, bekannt als Multinomial und Bernoulli.
• Support Vector Machines: Insbesondere der Linear Support Vector Classifier.
• Entscheidungsbäume und Zufallswälder: Beide basieren auf baumähnlichen Modellen zur Entscheidungsfindung.
• K-Nearest Neighbors: Eine Methode, die sich die nächsten Beispiele ansieht, um eine neue Instanz zu klassifizieren.
• Logistische Regression: Ein einfaches Modell, das gut für die binäre Klassifizierung geeignet ist.
• Multi-Layer Perceptron: Eine Art künstliches neuronales Netzwerk.

Für jeden dieser Algorithmen führten wir eine Technik namens Grid-Suche durch, um die besten Einstellungen zu finden. Dazu gehörte das Testen verschiedener Kombinationen von Parametern, um herauszufinden, welche am besten funktionierte.

#Vorhersagen treffen

Nachdem wir die besten Modelle für jeden Algorithmus trainiert und feinabgestimmt hatten, verwendeten wir sie, um die Kategorien der Kommentare im Testdatensatz vorherzusagen. Die Vorhersagen wurden zur Auswertung gespeichert.

#Modellleistung bewerten

Um zu bewerten, wie gut unsere Modelle abgeschnitten haben, schauten wir uns drei Hauptmetriken an: Präzision, Recall und F1-Score. Diese Metriken halfen uns zu beurteilen, wie effektiv jedes Modell die Testdaten klassifizierte.

#Ergebnisse

Nach der Bewertung der Klassifizierer stellten wir fest, dass kein einzelnes Modell in allen Kategorien am besten abschnitt. Der Linear Support Vector Classifier hatte jedoch den höchsten durchschnittlichen F1-Score, was auf seine Gesamtwirksamkeit bei der Kategorisierung von Code-Kommentaren hinweist. Besonders erfolgreich war er bei Java-Kommentaren, wo er die vollständige Klassifizierungsgenauigkeit in der Kategorie Eigentum erreichte.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass einfachere Modelle, die sich auf klare Grenzen zwischen den Kategorien konzentrieren, in diesem Kontext besser abschneiden können als komplexere Ansätze.

#Gültigkeitsbedenken

Obwohl unsere Studie verschiedene Algorithmen getestet hat, gibt es viele andere Klassifikationsmethoden, die nicht untersucht wurden. Ausserdem könnte die Erprobung anderer Vorverarbeitungstechniken oder Merkmale zu unterschiedlichen und möglicherweise verbesserten Ergebnissen führen.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Diese Studie untersuchte, wie gut verschiedene maschinelle Lernmodelle Code-Kommentare in spezifische Kategorien klassifizieren können. Während wir feststellten, dass kein Modell in jeder Kategorie hervorsticht, hat sich der Linear Support Vector Classifier als der beste Durchschnittsperformer herausgestellt.

Es gibt noch viel Arbeit in diesem Bereich. Zukünftige Studien könnten fortgeschrittenere Modelle untersuchen, wie z. B. Deep Learning-Techniken, die Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Diese Modelle könnten besser abschneiden als die einfacheren, die in unserer Studie verwendet wurden. Darüber hinaus könnten wir untersuchen, wie man die Kommentare anders darstellen kann, über TF-IDF hinaus zu anderen Methoden wie Word2Vec.

Indem wir weiterhin diese Modelle verfeinern und bewerten, hoffen wir, die Organisation von Code-Kommentaren zu verbessern, damit Entwickler schneller und effektiver auf die Informationen zugreifen können, die sie benötigen.