इस शोधपत्र में एक बड़े पैमाने के अनुभवजन्य अध्ययन के माध्यम से डेवलपर्स की रिफैक्टरिंग गतिविधियों का विश्लेषण किया गया है और संस्करण नियंत्रण डेटा से रिफैक्टरिंग के अंतर्निहित उद्देश्यों की पहचान करने के लिए एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग किया गया है। साहित्य में पहचाने गए उद्देश्यों की तुलना एलएलएम से प्राप्त उद्देश्यों से करके, हमने प्रदर्शित किया कि एलएलएम डेवलपर्स के रिफैक्टरिंग उद्देश्यों को प्रभावी ढंग से पहचान सकता है। विशेष रूप से, एलएलएम ने पठनीयता, स्पष्टता और संरचनात्मक सुधारों के लिए अधिक विस्तृत तर्क प्रदान किए, और पिछले अध्ययनों की तुलना में अधिक समृद्ध जानकारी प्रदान की। अधिकांश उद्देश्य व्यावहारिक थे, जो सरलीकरण और रखरखाव पर केंद्रित थे। हालाँकि डेवलपर अनुभव और कोड पठनीयता से संबंधित मेट्रिक्स को उच्च स्थान दिया गया, लेकिन प्रेरणा श्रेणियों के साथ उनके सहसंबंध कमजोर थे। निष्कर्षतः, एलएलएम सतही प्रेरणाओं की प्रभावी रूप से पहचान करता है, लेकिन वास्तुशिल्प अनुमान लगाने में कठिनाई होती है। हम प्रस्तावित करते हैं कि एलएलएम और सॉफ़्टवेयर मेट्रिक्स को मिलाकर एक संकर दृष्टिकोण रिफैक्टरिंग को व्यवस्थित रूप से प्राथमिकता देने और अल्पकालिक सुधारों को दीर्घकालिक वास्तुशिल्प लक्ष्यों के साथ संतुलित करने के लिए उपयोगी हो सकता है।
