An automated approach towards code comment smell detection and repair
Kod yorum kusurlarının tespiti ve onarımına yönelik otomatik bir yaklaşım
- Tez No: 1011910
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERAY TÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kod yorumları, yazılımın anlaşılması ve bakımı açısından kritik öneme sahiptir. Ancak düşük kaliteli veya kod ile tutarsız yorumlar, bu çalışmada kod yorum kusurları olarak adlandırılmaktadır, geliştiricileri yanıltabilir ve yazılım kalitesini düşürebilir. Bu tez, satır içi kod yorum kusurlarının otomatik tespiti ve onarımı için sınıflandırma temelli bir yaklaşım önermektedir. Manuel olarak düzeltilmiş versiyonlarla zenginleştirilmiş 2.211 etiketli yorumdan oluşan veri kümesi üzerinde dört büyük dil modeli (GPT-4o-mini, o3-mini, DeepSeek-V3 ve Codestral-2501) sıfır örnekli ve az örnekli istem stratejileri altında değerlendirilmiştir. Sonuçlar, hafif ve talimatla ince ayar yapılmış modellerin tespit görevinde rekabetçi performans sergilediğini, kod odaklı modellerin ise onarım görevinde daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bulgular veri dengesizliği, istem tasarımı ve aşamalar arası hata yayılımı gibi zorluklara işaret etmektedir. Önerilen yaklaşım, Azure DevOps ortamına entegre edilen SmellSolver adlı bir prototip araç ile uygulamaya geçirilmiştir. Kullanıcı çalışması henüz yapılmamış olmakla birlikte, sistem yaklaşımın endüstriyel ortamlara entegre edilebilirliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Code comments are essential for software comprehension and maintenance; however, low-quality or inconsistent comments, referred to as code comment smells, can mislead developers and reduce code quality. This thesis proposes a classification-based framework for the automatic detection and repair of inline code comment smells. An enhanced dataset of 2,211 labeled inline comments, extended with manually curated repairs, is used to evaluate four large language models (GPT-4o-mini, o3-mini, DeepSeek-V3, and Codestral-2501) under zero-shot and few-shot prompting strategies. Experimental results show that lightweight instruction-tuned models achieve competitive detection performance, while code-specialized models demonstrate stronger repair capability. The findings highlight challenges related to dataset imbalance, prompt sensitivity, and error propagation between detection and repair stages. To demonstrate practical feasibility, the proposed framework is implemented as a prototype tool, SmellSolver, integrated into Azure DevOps pull request workflows. Although not yet evaluated through user studies, the prototype illustrates the industrial applicability of automated inline comment smell detection and repair.
Benzer Tezler
- Transonik Eksenel Kompresörün Bütünleşik Tabanlı Şekil Optimizasyonu
Adjoint Based Shape Optimization of a Transonic Axial Compressor
ABDURRAHMAN GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN ENGİN
- Boosting automated program repair foradoption by practitioners
Uygulayıcıların Kullanımı için Otomatik Program Onarımını Artırma
ANIL KOYUNCU
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of LuxembourgBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. YVES LE TRAON
- Mining test cases to improve software maintenance
Başlık çevirisi yok
CELAL ZİFTÇİ
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Calıfornıa San DıegoPROF. INGOLF HEIKO KRUGER
- Türkiye'deki belediyelerin yapı ruhsatı süreçlerinin dijitalleşme düzeylerinin analizi
Assessing the level of digitalization of the construction permit processes in turkiye
GAMZE NUR İŞERİ ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Yüklenici firmalar için alt yüklenici sözleşme yönetimi olgunluk modeli
Sub- contract management maturity model for contractor companies
NİMET ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN