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题名基于关系图卷积网络的代码搜索方法
被引量：1
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作者
周光有
谢琦
余啸
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机构
华中师范大学计算机学院
武汉理工大学计算机与人工智能学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期2863-2879,共17页
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基金
国家自然科学基金(61972173)
中央高校自主科研经费(CCNU22QN015)
武汉市知识创新专项基础研究项目(2022010801010278)。
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文摘
代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.
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关键词
代码搜索
关系图卷积网络
细粒度匹配
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Keywords
code search
relational graph convolutional network
fine-grained matching
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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