Technical debt refers to taking shortcuts to achieve short-term goals while sacrificing the long-term maintainability and evolvability of software systems. A large part of technical debt is explicitly reported by the developers themselves; this is commonly referred to as Self-Admitted Technical Debt or SATD. Previous work has focused on identifying SATD from source code comments and issue trackers. However, there are no approaches available for automatically identifying SATD from other sources such as commit messages and pull requests, or by combining multiple sources. Therefore, we propose and evaluate an approach for automated SATD identification that integrates four sources: source code comments, commit messages, pull requests, and issue tracking systems. Our findings show that our approach outperforms baseline approaches and achieves an average F1-score of 0.611 when detecting four types of SATD (i.e., code/design debt, requirement debt, documentation debt, and test debt) from the four aforementioned sources. Thereafter, we analyze 23.6M code comments, 1.3M commit messages, 3.7M issue sections, and 1.7M pull request sections to characterize SATD in 103 open-source projects. Furthermore, we investigate the SATD keywords and relations between SATD in different sources. The findings indicate, among others, that: 1) SATD is evenly spread among all sources; 2) issues and pull requests are the two most similar sources regarding the number of shared SATD keywords, followed by commit messages, and then followed by code comments; 3) there are four kinds of relations between SATD items in the different sources.


翻译:技术债务是指为追求短期目标而牺牲软件系统长期可维护性和可演化性的捷径做法。大部分技术债务由开发人员主动记录,这类债务被称为自承认技术债务(Self-Admitted Technical Debt, SATD)。以往研究主要关注从源代码注释和问题追踪系统中识别SATD,但尚未出现能够从提交信息、拉取请求等其他来源或多源组合自动识别SATD的方法。为此,我们提出并评估了一种整合四种来源(源代码注释、提交信息、拉取请求和问题追踪系统)的SATD自动识别方法。实验结果表明,该方法在检测上述四种来源中四种SATD类型(代码/设计债务、需求债务、文档债务和测试债务)时,平均F1值达到0.611,优于基线方法。随后,我们分析了103个开源项目中的2360万条代码注释、130万条提交信息、370万个问题区段和170万个拉取请求区段,以刻画SATD特征。进一步地,我们研究了不同来源间SATD关键词及关联关系。研究发现:1)SATD均匀分布于所有来源;2)问题与拉取请求是共享SATD关键词数量最接近的两个来源,其次是提交信息,最后是代码注释;3)不同来源的SATD条目间存在四种关联关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Azure Core PM 团队喊你投简历啦!
微软招聘
0+阅读 · 2022年6月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
NLP-Progress记录NLP最新数据集、论文和代码: 助你紧跟NLP前沿
中国人工智能学会
12+阅读 · 2018年11月15日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月5日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关VIP内容
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Azure Core PM 团队喊你投简历啦!
微软招聘
0+阅读 · 2022年6月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
NLP-Progress记录NLP最新数据集、论文和代码: 助你紧跟NLP前沿
中国人工智能学会
12+阅读 · 2018年11月15日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员