論文の概要: deGraphCS: Embedding Variable-based Flow Graph for Neural Code Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13020v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 06:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 19:38:12.578357
• Title: deGraphCS: Embedding Variable-based Flow Graph for Neural Code Search
• Title（参考訳）: deGraphCS: ニューラルネットワーク検索のための変数ベースのフローグラフの埋め込み
• Authors: Chen Zeng, Yue Yu, Shanshan Li, Xin Xia, Zhiming Wang, Mingyang Geng, Bailin Xiao, Wei Dong, Xiangke Liao
• Abstract要約: ソースコードを変数ベースのフローグラフに変換する学習可能なDeGraph for Code Search(deGraphCSと呼ばれる)を提案する。 C言語で記述された41,152のコードスニペットを含む大規模なデータセットをGitHubから収集しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.19181807445119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid increase in the amount of public code repositories, developers maintain a great desire to retrieve precise code snippets by using natural language. Despite existing deep learning based approaches(e.g., DeepCS and MMAN) have provided the end-to-end solutions (i.e., accepts natural language as queries and shows related code fragments retrieved directly from code corpus), the accuracy of code search in the large-scale repositories is still limited by the code representation (e.g., AST) and modeling (e.g., directly fusing the features in the attention stage). In this paper, we propose a novel learnable deep Graph for Code Search (calleddeGraphCS), to transfer source code into variable-based flow graphs based on the intermediate representation technique, which can model code semantics more precisely compared to process the code as text directly or use the syntactic tree representation. Furthermore, we propose a well-designed graph optimization mechanism to refine the code representation, and apply an improved gated graph neural network to model variable-based flow graphs. To evaluate the effectiveness of deGraphCS, we collect a large-scale dataset from GitHub containing 41,152 code snippets written in C language, and reproduce several typical deep code search methods for comparison. Besides, we design a qualitative user study to verify the practical value of our approach. The experimental results have shown that deGraphCS can achieve state-of-the-art performances, and accurately retrieve code snippets satisfying the needs of the users.
• Abstract（参考訳）: パブリックコードリポジトリの量が急速に増加する中、開発者は自然言語を使って正確なコードスニペットを取得することを非常に望んでいます。 既存のディープラーニングベースのアプローチ(例えば、DeepCSやMMAN)は、自然言語をクエリとして受け入れ、関連するコードフラグメントをコードコーパスから直接取得するなど、エンドツーエンドのソリューションを提供してきたが、大規模なリポジトリでのコード検索の精度は、コード表現(AST)とモデリング(例えば、アテンションステージの機能を直接融合させる)によって制限されている。 本稿では,中間表現法に基づいてソースコードを変数ベースのフローグラフに転送する,コード探索のための新しい学習可能な深層グラフ(degraphcs)を提案する。 さらに,コード表現を洗練するよく設計されたグラフ最適化機構を提案し,改良されたゲートグラフニューラルネットワークを可変フローグラフのモデル化に適用する。 deGraphCSの有効性を評価するために、C言語で記述された41,152のコードスニペットを含むGitHubから大規模なデータセットを収集し、比較のためにいくつかの典型的なディープコード検索方法を再現した。 さらに,本手法の実用的価値を検証するための定性的なユーザスタディを設計する。 実験の結果,deGraphCSは最先端のパフォーマンスを実現し,ユーザのニーズを満たすコードスニペットを正確に検索できることがわかった。

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