論文の概要: A Multi-Perspective Architecture for Semantic Code Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06980v1
• Date: Wed, 6 May 2020 04:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 05:16:31.690231
• Title: A Multi-Perspective Architecture for Semantic Code Search
• Title（参考訳）: 意味的コード検索のための多視点アーキテクチャ
• Authors: Rajarshi Haldar, Lingfei Wu, Jinjun Xiong and Julia Hockenmaier
• Abstract要約: テキストマッチングのための新しい多言語間ニューラルネットワークを提案する。 CoNaLaデータセットを用いた実験により,提案したモデルでは,従来の手法よりも優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.73778219645548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to match pieces of code to their corresponding natural language descriptions and vice versa is fundamental for natural language search interfaces to software repositories. In this paper, we propose a novel multi-perspective cross-lingual neural framework for code--text matching, inspired in part by a previous model for monolingual text-to-text matching, to capture both global and local similarities. Our experiments on the CoNaLa dataset show that our proposed model yields better performance on this cross-lingual text-to-code matching task than previous approaches that map code and text to a single joint embedding space.
• Abstract（参考訳）: コード片を対応する自然言語記述にマッチさせることができ、その逆もソフトウェアリポジトリへの自然言語検索インタフェースの基本となる。 本稿では,従来の一言語間テキストマッチングモデルに触発された,コード・テキストマッチングのための多言語横断型ニューラルフレームワークを提案する。 conalaデータセットを用いた実験により,提案手法は,従来の単一組込み空間にコードとテキストをマッピングする手法よりも,この言語間マッチングタスクの性能が向上することが示された。

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