Melhorando a Geração de Mensagens de Commit com o CommitBench

Escrever Mensagens de Commit é uma tarefa rotineira pra muitos desenvolvedores de software. Essas mensagens explicam as mudanças feitas em um projeto de software quando uma nova versão é salva em um sistema de controle de versão. No entanto, muitos desenvolvedores acham chato escrever essas mensagens e frequentemente pulam essa etapa, resultando em uma documentação fraca da história do projeto. Sistemas automáticos que sugerem mensagens de commit claras e informativas poderiam economizar tempo e melhorar a qualidade da documentação.

Pra desenvolver esses sistemas, dados de alta qualidade e benchmarks confiáveis pra Avaliação são essenciais. Infelizmente, os Conjuntos de dados anteriores usados pra treinar Modelos mostraram vários problemas. Esses incluem tamanhos de amostra pequenos, duplicatas, preocupações com privacidade e problemas de licenciamento. Por causa desses problemas, os pesquisadores podem ter dificuldades pra criar modelos confiáveis, e os modelos podem parecer eficazes devido a preconceitos nos dados em vez de um verdadeiro desempenho.

A gente apresenta um novo conjunto de dados chamado CommitBench, criado seguindo as melhores práticas na coleta de dados. Esse conjunto inclui uma grande variedade de commits de diferentes projetos de software, todos com licenças que permitem compartilhamento. Ao filtrar e melhorar os dados, a gente busca aumentar a qualidade das mensagens de commit geradas. A gente também compara vários modelos existentes e descobre que um modelo Transformer treinado especificamente em código fonte tem um desempenho bem melhor. Esperamos que isso incentive mais pesquisas na área ao tornar nosso código e conjunto de dados disponíveis pra uso.

#A Importância das Mensagens de Commit

Mensagens de commit informativas são cruciais pro desenvolvimento de software. Elas fornecem detalhes sobre as mudanças feitas em um projeto, ajudando os desenvolvedores a entender a história e o raciocínio por trás das decisões. Embora sejam úteis, muitos desenvolvedores acham escrever essas mensagens tedioso, o que leva a uma documentação ruim. Diferentes desenvolvedores também têm expectativas e estilos variados pra mensagens de commit, criando inconsistência.

Um sistema automatizado que gera mensagens de commit úteis e claras poderia economizar um tempo valioso pros desenvolvedores, especialmente considerando os estimados 100 milhões de mensagens de commit produzidas diariamente em vários projetos.

#Modelos Existentes e Suas Limitações

Nos últimos anos, alguns modelos de inteligência artificial foram adaptados pra gerar mensagens de commit. Esses modelos foram originalmente desenhados pra tarefas em processamento de linguagem natural, como traduzir texto ou resumir informações. No entanto, a maioria dos estudos e modelos depende de conjuntos de dados antigos ou insuficientes que carecem de variedade e qualidade. Isso mostra a necessidade de conjuntos de dados melhores na área.

Isso leva à apresentação do CommitBench, um novo conjunto de dados criado com o propósito de melhorar como modelos de IA geram mensagens de commit. Esse conjunto não só adota as melhores práticas do trabalho anterior, mas também introduz novos métodos de filtragem pra melhorar a qualidade geral.

#Desafios com Conjuntos de Dados Anteriores

A qualidade dos conjuntos de dados afeta significativamente como um modelo se sai. Um estudo analisou o que faz uma boa mensagem de commit e quais aspectos poderiam diminuir a qualidade. A pesquisa mostrou que, embora não haja um padrão universal, muitos desenvolvedores concordam que uma boa mensagem deve explicar tanto quais mudanças foram feitas quanto por que elas foram feitas. O estudo descobriu que cerca de 44% das mensagens precisavam de melhorias.

A combinação de desenvolvedores não priorizando mensagens de commit de alta qualidade, junto com os avanços em aprendizado de máquina, levou a um aumento no interesse em criar sistemas que possam sugerir automaticamente mensagens melhores.

Os métodos existentes pra gerar mensagens de commit usando aprendizado de máquina estão intimamente relacionados a tarefas de tradução e sumarização. Primeiro, a intenção por trás das mudanças de código é determinada, e então essa informação é transformada em uma linguagem clara.

Muitas abordagens tratam a geração de mensagens de commit de forma semelhante a outras tarefas de processamento de linguagem natural, utilizando métodos de aprendizado profundo. Em particular, as diferenças de código entre versões, conhecidas como "diffs", servem como entrada, enquanto a mensagem de commit gerada representa a saída desejada.

#Design do Conjunto de Dados CommitBench

Em resposta aos desafios apresentados pelos conjuntos de dados existentes, a gente desenhou o CommitBench pra fornecer aos modelos uma base de treinamento melhor. Ele incorpora uma variedade de técnicas de filtragem pra melhorar a qualidade dos dados. Esse conjunto não se foca apenas em uma linguagem de programação, mas inclui várias linguagens populares pra aumentar sua usabilidade.

A gente selecionou repositórios do GitHub, a maior plataforma de projetos de software, garantindo que nosso conjunto de dados seja relevante pras práticas atuais. Ao incluir apenas projetos com licenças apropriadas pra redistribuição, a gente garante que o CommitBench possa ser compartilhado publicamente.

A gente processa os dados extraindo informações essenciais pra cada commit, como a mensagem de commit, mudanças feitas (diff), hash do commit, nome do projeto e detalhes do autor. Pra manter a qualidade, a gente foca em commits que modificam código real, excluindo mudanças que não impactam significativamente o código fonte, como mudanças de permissões de arquivo ou mudanças binárias.

#Técnicas de Filtragem

Pra garantir os melhores dados de qualidade no CommitBench, a gente implementou uma gama de técnicas de filtragem:

1. Commits Binários e de Modo de Arquivo: A gente exclui commits que envolvem apenas mudanças em arquivos binários ou permissões de arquivo, pois essas não fornecem informações significativas pras mensagens de commit.

2. Limites de Comprimento: Pra manter a consistência, limitamos o comprimento das mensagens de commit e diffs. Mensagens com menos de oito tokens são descartadas, pois tendem a carecer de qualidade e conteúdo útil. A gente também remove mensagens e diffs que excedem um limite de tokens.

3. Mensagens Triviais: A gente identifica e exclui mensagens que não transmitem mudanças significativas, como "atualizar versão" ou "corrigir erro de digitação", que não fornecem informações suficientes.

4. Commits de Bot: A gente filtra commits gerados por ferramentas automatizadas, conhecidas como commits de bot. Esses muitas vezes não representam contribuições significativas e podem prejudicar a qualidade do conjunto de dados.

5. Reversões: A gente exclui commits de reversão que desfazem mudanças anteriores porque eles geram mensagens automaticamente, que não informam o modelo de forma eficaz.

6. Identificação de Linguagem: A gente garante consistência removendo mensagens de commit em idiomas não ingleses, já que a maioria dos projetos é documentada em inglês.

7. Filtro de Linguagem de Programação: A gente garante que apenas commits que envolvem substancialmente linguagens de programação específicas sejam incluídos, evitando ruídos de arquivos não relacionados, como configurações ou documentação.

8. Detecção de Duplicatas: A gente remove duplicatas pra garantir que modelos possam aprender padrões significativos em vez de memorizar repetições.

9. Informações Irrelevantes: A gente remove informações sobre IDs de problemas, URLs e identificadores pessoais das mensagens de commit pra proteger a privacidade e garantir o foco no conteúdo relevante.

#Composição Final do Conjunto de Dados

Após aplicar essas técnicas de filtragem, a gente dividiu o conjunto de dados final em conjuntos de treinamento, validação e teste. O resultado final é um conjunto com mais de 1,6 milhões de commits de alta qualidade de várias organizações e projetos. A diversidade do conjunto em linguagens de programação adiciona mais uma camada de utilidade pra pesquisadores e profissionais na área.

Ao tornar o CommitBench publicamente disponível, a gente espera facilitar mais pesquisas e melhorias na geração de mensagens de commit.

#Quadro Experimental

Pra avaliar a eficácia dos modelos treinados no CommitBench, a gente comparou vários modelos populares, incluindo métodos tradicionais e modelos modernos de Transformer. Os métodos de treinamento foram adaptados pra se encaixar no design original de cada modelo. Os principais modelos incluíram:

1. CommitGenModel: Um dos primeiros modelos projetados pra geração de mensagens de commit.
2. NNGenModel: Uma abordagem de recuperação de vizinhos próximos que rapidamente combina novos commits a mensagens similares existentes.
3. T5: Um modelo de Transformer bem conhecido, adequado pra lidar com várias tarefas de linguagem natural.
4. CodeTrans: Um modelo recente especificamente pré-treinado em tarefas de código fonte.

A gente treinou os modelos de forma uniforme pra garantir comparações justas. Ao avaliar o desempenho em diferentes conjuntos de dados, estabelecemos um conjunto consistente de métricas, permitindo uma avaliação abrangente.

#Métricas de Avaliação

Medir a qualidade das mensagens de commit geradas envolve desafios complexos. Muitos esforços de pesquisa anteriores dependeram de métricas tradicionais de tradução automática, que podem não refletir com precisão as nuances das mensagens de commit. Pra lidar com isso, a gente optou por quatro métricas de avaliação distintas:

1. BLEU: Essa métrica avalia como a mensagem gerada se alinha às mensagens de referência. Os escores variam de 0 a 1, com escores mais altos indicando melhor alinhamento.

2. ROUGE: Essa métrica avalia a sobreposição de sequências entre mensagens geradas e de referência. Ela foca na maior subsequência comum pra capturar fluência e coerência.

3. METEOR: Desenvolvida pra superar algumas limitações do BLEU, a METEOR considera correspondências de sinônimos, oferecendo uma avaliação mais abrangente de similaridade.

4. C-GOOD: Essa métrica usa um modelo treinado em mensagens anotadas por humanos pra determinar se as mensagens geradas capturam informações essenciais sobre as mudanças feitas.

#Resultados e Insights

Os resultados mostram que os modelos treinados no CommitBench se saíram bem em quatro conjuntos de dados diferentes. Os melhores resultados foram alcançados pelos modelos NNGenModel e CodeTrans, que se destacaram em diferentes aspectos da geração de mensagens.

A simplicidade do NNGenModel permitiu que ele se destacasse em conjuntos de dados específicos ao recuperar commits similares, enquanto o CodeTrans alcançou resultados superiores em conjuntos de dados mais variados.

Além disso, o treinamento no CommitBench resultou em saídas mais diversas em comparação com modelos treinados em outros conjuntos de dados. As descobertas sugerem que um conjunto de dados bem estruturado e focado na qualidade como o CommitBench pode levar a um desempenho melhor e uma melhor generalização na geração automática de mensagens de commit.

#Diversidade e Qualidade da Saída

A diversidade na saída é crucial, pois reflete a capacidade de um modelo de interpretar a entrada e fornecer mensagens significativas. Modelos treinados no CommitBench mostraram as saídas mais diversas. Isso é vital porque, se os modelos produzem saídas semelhantes, pode implicar que eles estão dependendo de padrões familiares em vez de realmente entender a entrada.

Durante a análise qualitativa, a gente notou discrepâncias na qualidade entre diferentes conjuntos de dados. Por exemplo, modelos treinados no MCMD frequentemente geravam mensagens mais curtas e menos informativas devido à baixa qualidade dos dados fonte. Em contraste, os modelos do CommitBench produziram mensagens mais abrangentes, ilustrando as vantagens das práticas robustas de filtragem.

#Conclusão

O CommitBench representa um avanço significativo no campo da geração automática de mensagens de commit. Ao abordar as limitações observadas em conjuntos de dados anteriores, esse recurso fornece aos pesquisadores uma base sólida pra futuros trabalhos.

Não só apresentamos um conjunto de dados grande e de alta qualidade, mas também benchmarkamos modelos contra ele, demonstrando as vantagens de usar dados bem estruturados. Além disso, a inclusão de várias linguagens de programação oferece ainda mais versatilidade pra modelos treinados nesse conjunto de dados.

Com o lançamento público do CommitBench, abrimos oportunidades pra novas pesquisas que podem levar ao desenvolvimento de ferramentas mais eficazes pra ajudar desenvolvedores a gerar mensagens de commit significativas. Ao destacar a importância da qualidade dos dados, incentivamos outros a priorizarem esses aspectos em seus próprios conjuntos de dados e esforços de pesquisa.