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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 13:55 Self-Admitted Technical Debtの検出向上に向けた開発履歴の活用 ○谷口ひとみ・山本哲男（龍谷大）  SS2025-49 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，Self-Admitted Technical Debt（SATD）の検出精度向上を目的とし，開発履歴情報を活用した新たな検出手法を提案する． 従来のSATD 検出手法は，主にコメントのテキスト情報に基づいて分類を行っているが，文脈に依存する曖昧なコメントに対しては検出精度が低下する可能性がある． 本研究では，SATD 発生時の開発履歴の差分情報を活用し，検出精度の向上を図る．検出には，事前学習済みモデルであるCodeBERT を用い，テキスト情報と開発履歴の差分情報を組み合わせた特徴量を入力とする．提案手法の評価には，既存のSATD データセットを用い，テキスト情報のみを用いたベースライン手法と比較する．評価結果としては，提案手法がベースライン手法を上回る精度を示し，開発履歴情報の有効性を実証することが期待される． |
| （英） | This study aims to improve the detection accuracy of Self-Admitted Technical Debt (SATD) by proposing a new detection method that leverages Commit history. While conventional SATD detection methods primarily classify based on comment text, their accuracy can decrease for ambiguous, context-dependent comments. To address this, our method utilizes diff information from the development history at the time of SATD introduction. We employ CodeBERT, a pre-trained model, using input features that combine textual information with these historical diffs. To evaluate the proposed method, we conducted experiments using an existing SATD dataset and compared the results with a baseline method using only textual information. The evaluation results indicate that the proposed method outperforms the baseline, demonstrating the effectiveness of incorporating development history information. |
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| キーワード | （和） | Self-Admitted Technical Debt / 技術的負債 / 開発履歴 / 機械学習 / CodeBERT / Git / / |
| （英） | Self-Admitted Technical Debt / Technical Debt / Commit History / Machine Learning / CodeBERT / Git / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 376, SS2025-49, pp. 115-120, 2026年3月. | |
| 資料番号 | SS2025-49 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (SS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SS2025-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-04 |
| 開催地（和） | 対馬市交流センター（長崎県対馬市） |
| 開催地（英） | Tsushimashi Koryu Center |
| テーマ（和） | ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2026-03-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Self-Admitted Technical Debtの検出向上に向けた開発履歴の活用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Leveraging Development History to Improve Self-Admitted Technical Debt Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Self-Admitted Technical Debt / Self-Admitted Technical Debt |
| キーワード(2)（和/英） | 技術的負債 / Technical Debt |
| キーワード(3)（和/英） | 開発履歴 / Commit History |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | CodeBERT / CodeBERT |
| キーワード(6)（和/英） | Git / Git |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷口 ひとみ / Hitomi Taniguchi / タニグチ ヒトミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 哲男 / Tetsuo Yamamoto / |
| 第2著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2025-49 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.376 |
| ページ範囲 | pp.115-120 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (SS) |
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