Buchumschlag

An Empirical Study on the Effectiveness of Large Language Models for SATD Identification and Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sheikhaei, Mohammad Sadegh, Tian, Yuan, Wang, Shaowei, Xu, Bowen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering D.2; I.2
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Understanding the Effectiveness of LLMs in Automated Self-Admitted Technical Debt Repayment
von: Sheikhaei, Mohammad Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CCCI: Code Completion with Contextual Information for Complex Data Transfer Tasks Using Large Language Models
von: Jin, Hangzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models (LLMs) for Requirements Engineering (RE): A Systematic Literature Review
von: Zadenoori, Mohammad Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Driven Cost-Effective Requirements Change Impact Analysis
von: Etezadi, Romina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Contrastive Learning-Enhanced Large Language Models for Monolith-to-Microservice Decomposition
von: Sellami, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OODEval: Evaluating Large Language Models on Object-Oriented Design
von: Xiao, Bingxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Bug Triaging using Instruction-Tuned Large Language Models
von: Kiashemshaki, Kiana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Desired Comments for Enhanced Code Review with Large Language Models
von: Yu, Yongda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Right Prompts for the Job: Repair Code-Review Defects with Large Language Model
von: Zhao, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Systematic Approach for Assessing Large Language Models' Test Case Generation Capability
von: Chang, Hung-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Streamlining Security Vulnerability Triage with Large Language Models
von: Torkamani, Mohammad Jalili, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Kajal: Extracting Grammar of a Source Code Using Large Language Models
von: Torkamani, Mohammad Jalili
Veröffentlicht: (2024)

Towards Reliable Generation of Executable Workflows by Foundation Models
von: Masoumzadeh, Sogol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unified Modeling Language Code Generation from Diagram Images Using Multimodal Large Language Models
von: Bates, Averi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Large Language Models for Use Case Model Generation from Software Requirements
von: Eisenreich, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantitative Analysis of Technical Debt and Pattern Violation in Large Language Model Architectures
von: Slater, Tyler
Veröffentlicht: (2025)

From Machine Learning Documentation to Requirements: Bridging Processes with Requirements Languages
von: Peng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoCodeSherpa: Symbolic Explanations in AI Coding Agents
von: Kang, Sungmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Review Beats Planning: Dual-Model Interaction Patterns for Code Synthesis
von: Miller, Jan
Veröffentlicht: (2026)

Structural Quality Gaps in Practitioner AI Governance Prompts: An Empirical Study Using a Five-Principle Evaluation Framework
von: Zietsman, Christo
Veröffentlicht: (2026)

VulScribeR: Exploring RAG-based Vulnerability Augmentation with LLMs
von: Daneshvar, Seyed Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MeDeT: Medical Device Digital Twins Creation with Few-shot Meta-learning
von: Sartaj, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synergy of Large Language Model and Model Driven Engineering for Automated Development of Centralized Vehicular Systems
von: Petrovic, Nenad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ATLAS: A Layered Constraint-Guided Framework for Structured Artifact Generation in LLM-Assisted MDE
von: Ma, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt Engineering Strategies for LLM-based Qualitative Coding of Psychological Safety in Software Engineering Communities: A Controlled Empirical Study
von: Alshaikh, Moaath, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM4SCREENLIT: Recommendations on Assessing the Performance of Large Language Models for Screening Literature in Systematic Reviews
von: Madeyski, Lech, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Exploratory Study on Fine-Tuning Large Language Models for Secure Code Generation
von: Li, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpecOps: A Fully Automated AI Agent Testing Framework in Real-World GUI Environments
von: Ahmed, Syed Yusuf, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM4PLC: Harnessing Large Language Models for Verifiable Programming of PLCs in Industrial Control Systems
von: Fakih, Mohamad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Validating Solidity Code Defects using Symbolic and Concrete Execution powered by Large Language Models
von: Susan, Ştefan-Claudiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Secure coding for web applications: Frameworks, challenges, and the role of LLMs
von: Kiashemshaki, Kiana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Runtime Execution Traces Guided Automated Program Repair with Multi-Agent Debate
von: Wu, Jiaqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RelRepair: Enhancing Automated Program Repair by Retrieving Relevant Code
von: Liu, Shunyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Architecture-Aware Evaluation Metrics for LLM Agents
von: Souza, Débora, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GUI Element Detection Using SOTA YOLO Deep Learning Models
von: Daneshvar, Seyed Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language Models with IdentityChain
von: Min, Marcus J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Observation Lakehouses: Living, Interactive Archives of Software Behavior
von: Kessel, Marcus
Veröffentlicht: (2025)

AcTracer: Active Testing of Large Language Model via Multi-Stage Sampling
von: Huang, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automated Deep Learning Optimization via DSL-Based Source Code Transformation
von: Wang, Ruixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Agent Collaboration for Correctness Improvements of C to Safe Rust Translation
von: Li, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)