論文の概要: CoSQA+: Enhancing Code Search Dataset with Matching Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11589v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 14:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:22:35.872842
• Title: CoSQA+: Enhancing Code Search Dataset with Matching Code
• Title（参考訳）: CoSQA+: マッチングコードによるコード検索データセットの強化
• Authors: Jing Gong, Yanghui Wu, Linxi Liang, Zibin Zheng, Yanlin Wang,
• Abstract要約: CoSQA+は、複数の適切なコードで高品質なクエリをペアリングする。 CoSQA+はCoSQAよりも優れた品質を示している。 我々は1対Nのコード検索性能を評価するための新しい指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.10957318333608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic code search, retrieving code that matches a given natural language query, is an important task to improve productivity in software engineering. Existing code search datasets are problematic: either using unrealistic queries, or with mismatched codes, and typically using one-to-one query-code pairing, which fails to reflect the reality that a query might have multiple valid code matches. This paper introduces CoSQA+, pairing high-quality queries (reused from CoSQA) with multiple suitable codes. We collect code candidates from diverse sources and form candidate pairs by pairing queries with these codes. Utilizing the power of large language models (LLMs), we automate pair annotation, filtering, and code generation for queries without suitable matches. Through extensive experiments, CoSQA+ has demonstrated superior quality over CoSQA. Models trained on CoSQA+ exhibit improved performance. Furthermore, we propose a new metric Mean Multi-choice Reciprocal Rank (MMRR), to assess one-to-N code search performance. We provide the code and data at https://github.com/DeepSoftwareAnalytics/CoSQA_Plus.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコード検索(Semantic code search)は、ある自然言語クエリにマッチするコードを取得することで、ソフトウェア工学における生産性を向上させるための重要なタスクである。 既存のコード検索データセットには問題があり、非現実的なクエリを使用するか、ミスマッチしたコードを使用するか、通常は1対1のクエリコードペアリングを使用する。 本稿では、高品質なクエリ(CoSQAから再利用可能な)と複数の適切なコードとをペアリングするCoSQA+を紹介する。 さまざまなソースからコード候補を収集し、これらのコードとクエリをペアリングすることで、候補ペアを形成する。 大規模言語モデル(LLM)のパワーを利用して、適切なマッチのないクエリに対してペアアノテーション、フィルタリング、コード生成を自動化する。 広範な実験を通じて、CoSQA+はCoSQAよりも優れた品質を示している。 CoSQA+で訓練されたモデルは性能が向上した。 さらに,1対N符号探索性能を評価するために,MMRR(Mean Multi-choice Reciprocal Rank)を提案する。 私たちはhttps://github.com/DeepSoftwareAnalytics/CoSQA_Plusでコードとデータを提供しています。

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