软件学报

作者：周光有，谢琦，余啸

单位：周光有，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007911,谢琦，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007902,余啸，武汉理工大学 计算机与人工智能学院, 湖北 武汉 43007003

关键词：代码搜索;关系图卷积网络;细粒度匹配

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)

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.

来源：2024年第6期

《软件学报》期刊编辑部

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