論文の概要: Revisiting Code Search in a Two-Stage Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11274v3
• Date: Thu, 28 Mar 2024 03:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 22:22:33.294740
• Title: Revisiting Code Search in a Two-Stage Paradigm
• Title（参考訳）: 2段階パラダイムにおけるコード検索の再検討
• Authors: Fan Hu, Yanlin Wang, Lun Du, Xirong Li, Hongyu Zhang, Shi Han, Dongmei Zhang,
• Abstract要約: TOSSは2段階のフュージョンコード検索フレームワークである。 まずIRベースのバイエンコーダモデルを使用して、少数のトップkコード候補を効率的にリコールする。 その後、より微細なクロスエンコーダを使用してランク付けを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.02322603435628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a good code search engine, developers can reuse existing code snippets and accelerate software development process. Current code search methods can be divided into two categories: traditional information retrieval (IR) based and deep learning (DL) based approaches. DL-based approaches include the cross-encoder paradigm and the bi-encoder paradigm. However, both approaches have certain limitations. The inference of IR-based and bi-encoder models are fast, however, they are not accurate enough; while cross-encoder models can achieve higher search accuracy but consume more time. In this work, we propose TOSS, a two-stage fusion code search framework that can combine the advantages of different code search methods. TOSS first uses IR-based and bi-encoder models to efficiently recall a small number of top-k code candidates, and then uses fine-grained cross-encoders for finer ranking. Furthermore, we conduct extensive experiments on different code candidate volumes and multiple programming languages to verify the effectiveness of TOSS. We also compare TOSS with six data fusion methods. Experimental results show that TOSS is not only efficient, but also achieves state-of-the-art accuracy with an overall mean reciprocal ranking (MRR) score of 0.763, compared to the best baseline result on the CodeSearchNet benchmark of 0.713. Our source code and experimental data are available at: https://github.com/fly-dragon211/TOSS.
• Abstract（参考訳）: 優れたコード検索エンジンによって、開発者は既存のコードスニペットを再利用し、ソフトウェア開発プロセスを加速することができる。 現在のコード検索方法は、従来の情報検索(IR)とディープラーニング(DL)の2つのカテゴリに分けられる。 DLベースのアプローチには、クロスエンコーダパラダイムとバイエンコーダパラダイムがある。 しかし、どちらのアプローチにも一定の制限がある。 IRベースのモデルとバイエンコーダモデルの推論は高速であるが、精度は十分ではない。 本研究では,異なるコード検索手法の利点を組み合わせた2段階の融合コード検索フレームワークであるTOSSを提案する。 TOSSはまずIRベースとバイエンコーダモデルを使用して、少数のトップkコード候補を効率的にリコールし、さらに粒度の細かいクロスエンコーダを使用してランク付けを行う。 さらに、TOSSの有効性を検証するために、異なるコード候補ボリュームと複数のプログラミング言語について広範な実験を行う。 また、TOSSを6つのデータ融合法と比較する。 実験結果から, TOSSは効率性だけでなく, CodeSearchNetベンチマークの0.713と比較すると, MRRスコア0.763で最先端の精度を実現していることがわかった。 ソースコードと実験データは、https://github.com/fly-dragon211/TOSS.comで公開されています。

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