論文の概要: Embedding-based search in JetBrains IDEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14975v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 16:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 14:40:17.452242
• Title: Embedding-based search in JetBrains IDEs
• Title（参考訳）: JetBrains IDEにおける埋め込みベースの検索
• Authors: Evgeny Abramov and Nikolai Palchikov
• Abstract要約: JetBrainsでは、Search Everywhereと呼ばれる機能により、ユーザーは単一のエントリポイントからファイル、アクション、クラス、シンボル、設定、およびVCS履歴から何でも検索できる。 これは、セマンティクス、例えばシノニム、複雑な単語置換、音声修正の一部、タイポスなど、意味論を説明できないアルゴリズムによって得られる候補と連動する。 本研究では,探索項目の発見可能性を向上させるために実装した機械学習手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most modern Integrated Development Environments (IDEs) and code editors have a feature to search across available functionality and items in an open project. In JetBrains IDEs, this feature is called Search Everywhere: it allows users to search for files, actions, classes, symbols, settings, and anything from VCS history from a single entry point. However, it works with the candidates obtained by algorithms that don't account for semantics, e.g., synonyms, complex word permutations, part of the speech modifications, and typos. In this work, we describe the machine learning approach we implemented to improve the discoverability of search items. We also share the obstacles encountered during this process and how we overcame them.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのモダンな統合開発環境(IDE)とコードエディタは、オープンソースプロジェクトで利用可能な機能や項目を検索する機能を持っています。 jetbrains ideでは、この機能はsearch everywhereと呼ばれる。単一のエントリポイントからファイル、アクション、クラス、シンボル、設定、およびvcs履歴から何でも検索することができる。 しかし、同義語、複雑な単語の置換、音声修正の一部、タイプミスなど、意味論を考慮しないアルゴリズムによって得られる候補と連携する。 本稿では,検索項目の発見性を向上させるために実装した機械学習手法について述べる。 このプロセスで遭遇した障害と、それらを克服する方法も共有しています。

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