大規模言語モデルを用いたソースコードからのドキュメント生成能力調査

プログラム言語のPythonではDocstringというドソフトウェアシステムの品質向上には，可読性がキュメンテーション文字列が用意されている[13]．高いプログラムが必要不可欠である．特に，処理内各クラスや関数における概要，入出力要素や処理内容や要素の説明が記述されているコメントやドキュ容といった情報をDocstring内に記述することで，メントは可読性の向上に役立つ．しかし内容の一貫開発者のコード理解を補助できる[6,14]．しかし性や明確さ，正確さがの保証が困難であり，高品質Docstringは自然言語で記述するため，開発者や開なドキュメントの作成には多くの課題がある．また発環境によって記載する内容や量が異なり，可読性ドキュメントが未記載のコード資源も大量に存在しも変化する．また，Docstringが未整備のコード資源ており，コード資源の可用性向上にはドキュメントも多く存在している．Docstringやドキュメントがの整備が必要となる．そこで本稿では，大規模言語不十分な関数の処理内容を解読し完全に理解するモデル(LLM)が可読性の高いドキュメントを生成には多くの時間を要し，開発効率の低下やプログラする能力があるか，Pythonの関数データからドキュムの誤用につながる[6]．つまり，開発者に必要なメンテーション文字列であるDocstringをLLMで生情報を適切に伝えるためには，情報が適切かつ明確成し調査する．複数の観点による分析の結果，LLMなDocstringを付与し，可読性を向上させる必要がは概ね形式的であり可読性が高いDocstringが生成ある．そこで開発者間の記述内容の揺れを軽減し記可能な一方で，可読性が低いコードに対しては意図述内容の明瞭性を向上させるために，Docstringにしない書き換えなどを行うことが明らかとなった．はGoogleスタイルやreStructuredTextといった記述スタイルが複数考案されている．さらに組織ごとに