추상적 텍스트 요약 기반의 메소드 이름 제안 모델A Method Name Suggestion Model based on Abstractive Text Summarization
- Other Titles
- A Method Name Suggestion Model based on Abstractive Text Summarization
- Authors
- 주한새; Scott Uk-Jin Lee
- Issue Date
- Jul-2022
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- 추상적 요약(abstractive summarization); 메소드 이름 제안(method name suggestion); 자연어처리(natural language processing)
- Citation
- 2022년도 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집, v.30, no.2, pp 137 - 138
- Pages
- 2
- Indexed
- OTHER
- Journal Title
- 2022년도 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집
- Volume
- 30
- Number
- 2
- Start Page
- 137
- End Page
- 138
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114525
- Abstract
- 소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 ‘메소드 이름’
으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 ‘추상적 텍스트 요약’으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
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