論文の概要: Generation-Augmented Query Expansion For Code Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10692v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 23:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:02:47.306700
• Title: Generation-Augmented Query Expansion For Code Retrieval
• Title（参考訳）: コード検索のための生成型クエリ拡張
• Authors: Dong Li and Yelong Shen and Ruoming Jin and Yi Mao and Kuan Wang and Weizhu Chen
• Abstract要約: 本稿では,次世代のクエリ拡張フレームワークを提案する。 人間の検索プロセスにインスパイアされた – 検索前に回答をスケッチする。 CodeSearchNetベンチマークで、最先端の新たな結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.20943646688115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models have achieved promising success in code retrieval tasks, where a natural language documentation query is given to find the most relevant existing code snippet. However, existing models focus only on optimizing the documentation code pairs by embedding them into latent space, without the association of external knowledge. In this paper, we propose a generation-augmented query expansion framework. Inspired by the human retrieval process - sketching an answer before searching, in this work, we utilize the powerful code generation model to benefit the code retrieval task. Specifically, we demonstrate that rather than merely retrieving the target code snippet according to the documentation query, it would be helpful to augment the documentation query with its generation counterpart - generated code snippets from the code generation model. To the best of our knowledge, this is the first attempt that leverages the code generation model to enhance the code retrieval task. We achieve new state-of-the-art results on the CodeSearchNet benchmark and surpass the baselines significantly.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルは、最も関連する既存のコードスニペットを見つけるために自然言語ドキュメンテーションクエリが与えられるコード検索タスクで有望な成功を収めている。 しかし、既存のモデルはドキュメントコードペアを最適化することだけに焦点を合わせており、外部の知識の関連なしに潜伏した空間に埋め込んでいる。 本稿では,次世代のクエリ拡張フレームワークを提案する。 人間の検索プロセスに触発され、検索前に答えをスケッチし、本研究では、強力なコード生成モデルを用いて、コード検索タスクの恩恵を受ける。 具体的には、単にドキュメントクエリに従ってターゲットのコードスニペットを取得するのではなく、生成したコード生成モデルから生成されたコードスニペットを使ってドキュメントクエリを拡張できることを実証します。 私たちの知る限りでは、コード検索タスクを強化するためにコード生成モデルを活用する最初の試みである。 CodeSearchNetベンチマークで、新しい最先端の結果を達成し、ベースラインを大幅に越えます。

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