論文の概要: Self-Supervised Query Reformulation for Code Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00267v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 08:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 18:34:13.661898
• Title: Self-Supervised Query Reformulation for Code Search
• Title（参考訳）: コード検索のための自己更新クエリ再構成
• Authors: Yuetian Mao, Chengcheng Wan, Yuze Jiang, Xiaodong Gu
• Abstract要約: 本稿では,並列クエリコーパスに依存しない自己教師型クエリ再構成手法であるSSQRを提案する。 事前訓練されたモデルにインスパイアされたSSQRは、クエリ再構成をマスキング言語モデリングタスクとして扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.415583252034772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic query reformulation is a widely utilized technology for enriching user requirements and enhancing the outcomes of code search. It can be conceptualized as a machine translation task, wherein the objective is to rephrase a given query into a more comprehensive alternative. While showing promising results, training such a model typically requires a large parallel corpus of query pairs (i.e., the original query and a reformulated query) that are confidential and unpublished by online code search engines. This restricts its practicality in software development processes. In this paper, we propose SSQR, a self-supervised query reformulation method that does not rely on any parallel query corpus. Inspired by pre-trained models, SSQR treats query reformulation as a masked language modeling task conducted on an extensive unannotated corpus of queries. SSQR extends T5 (a sequence-to-sequence model based on Transformer) with a new pre-training objective named corrupted query completion (CQC), which randomly masks words within a complete query and trains T5 to predict the masked content. Subsequently, for a given query to be reformulated, SSQR identifies potential locations for expansion and leverages the pre-trained T5 model to generate appropriate content to fill these gaps. The selection of expansions is then based on the information gain associated with each candidate. Evaluation results demonstrate that SSQR outperforms unsupervised baselines significantly and achieves competitive performance compared to supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 自動クエリ再構成は、ユーザ要求を充実させ、コード検索の結果を高めるために広く利用されている技術である。 これは機械翻訳タスクとして概念化することができ、その目的は与えられたクエリをより包括的な代替にリプレースすることである。 有望な結果を示す一方で、そのようなモデルのトレーニングには、通常、オンラインコード検索エンジンによって機密かつ未公開のクエリペア(すなわち、元のクエリと再フォーマットされたクエリ)の大規模な並列コーパスが必要である。 これはソフトウェア開発プロセスにおける実用性を制限する。 本稿では,並列クエリコーパスに依存しない自己教師型クエリ再構成手法であるSSQRを提案する。 事前訓練されたモデルにインスパイアされたSSQRは、クエリの修正を、広範囲の未注釈コーパスで実行されるマスキング言語モデリングタスクとして扱う。 SSQRはT5(Transformerをベースとしたシーケンス・ツー・シーケンス・モデル)を拡張し、完全にクエリ内で単語をランダムにマスキングし、T5にマスクされたコンテンツを予測させる新しいトレーニング対象であるCQCを新たに導入する。 その後、あるクエリを再構成するために、SSQRは拡張の潜在的な場所を特定し、トレーニング済みのT5モデルを利用して、これらのギャップを埋める適切なコンテンツを生成する。 展開の選択は、各候補に関連付けられた情報ゲインに基づいて行われる。 評価の結果,SSQRは教師なしベースラインを著しく上回り,教師付き手法と比較して競争性能が向上することが示された。

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