STACC: Code Comment Classification using SentenceTransformers

要約

コード コメントは、ソフトウェア アーティファクトに関する情報の重要なリソースです。
ユース ケースに応じて、一部の種類のコメントのみが役立ちます。
したがって、これらのコメントを分類するための自動アプローチが提案されています。
この作業では、SentenceTransformers ベースのバイナリ分類子のセットである STACC を提案することで、このニーズに対処します。
これらの軽量分類子は、NLBSE Code Comment Classification ツールの競合データセットでトレーニングおよびテストされており、ベースラインを大幅に上回り、0.31 のベースラインに対して 0.74 の平均 F1 スコアを達成しました。これは 139% の改善です。
モデル自体だけでなく、複製パッケージも公開されています。

要約(オリジナル)

Code comments are a key resource for information about software artefacts. Depending on the use case, only some types of comments are useful. Thus, automatic approaches to classify these comments have been proposed. In this work, we address this need by proposing, STACC, a set of SentenceTransformers-based binary classifiers. These lightweight classifiers are trained and tested on the NLBSE Code Comment Classification tool competition dataset, and surpass the baseline by a significant margin, achieving an average F1 score of 0.74 against the baseline of 0.31, which is an improvement of 139%. A replication package, as well as the models themselves, are publicly available.

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