ソースコードの変更差分の学習に基づくリファクタリングコミットの識別

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Abstract

リファクタリング操作をコミットから発見するため，多くのリファクタリング検出手法が提案されている．しかし，既存の手法では事前に定義した検出規則に対応するリファクタリング以外を検出できず，検出規則の定義にも労力が伴う．本論文ではソースコードの変更差分の学習に基づきリファクタリングを含むコミットを識別する手法を提案する．提案手法はコミット間の変更差分を編集スクリプトとして抽出し，Reccurent Neural NetworkやGraph Neural Networkを用いてそのコミットがリファクタリングを含むコミットかの2値分類を行う．コミットと，そのコミットがリファクタリングを含むかのラベルのみから学習を行うため，検出規則を定義する必要がない．オープンソースソフトウェアプロジェクトのコミット履歴を利用した評価の結果，提案手法は開発者がリファクタリングとみなしたコミットを既存手法よりも正確に識別できた．

BibTeX

@article{saoki-sigse202303,
    author = {青木 俊介 and 林 晋平},
    title = {ソースコードの変更差分の学習に基づくリファクタリングコミットの識別},
    journal = {情報処理学会研究報告},
    volume = {2023-SE-213},
    number = 11,
    pages = {1--8},
    year = 2023,
}