論文の概要: CoIR: A Comprehensive Benchmark for Code Information Retrieval Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02883v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 07:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 15:15:24.734215
• Title: CoIR: A Comprehensive Benchmark for Code Information Retrieval Models
• Title（参考訳）: CoIR: コード情報検索モデルのための総合ベンチマーク
• Authors: Xiangyang Li, Kuicai Dong, Yi Quan Lee, Wei Xia, Yichun Yin, Hao Zhang, Yong Liu, Yasheng Wang, Ruiming Tang,
• Abstract要約: textbfInformation textbfRetrieval Benchmark(textbfInformation textbfRetrieval Benchmark)は,コード検索機能の評価に特化して設計された,堅牢で包括的なベンチマークである。 名前は、Textbftenを巧みにキュレートしたコードデータセットから成り、textbfs7の異なるドメインにまたがる、textbfeight特有の検索タスクにまたがる。 我々は9つの広く使われている検索モデルを名前を用いて評価し、最先端のシステムであってもコード検索タスクの実行に重大な困難を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.691926887209895
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Despite the substantial success of Information Retrieval (IR) in various NLP tasks, most IR systems predominantly handle queries and corpora in natural language, neglecting the domain of code retrieval. Code retrieval is critically important yet remains under-explored, with existing methods and benchmarks inadequately representing the diversity of code in various domains and tasks. Addressing this gap, we present \textbf{\name} (\textbf{Co}de \textbf{I}nformation \textbf{R}etrieval Benchmark), a robust and comprehensive benchmark specifically designed to assess code retrieval capabilities. \name comprises \textbf{ten} meticulously curated code datasets, spanning \textbf{eight} distinctive retrieval tasks across \textbf{seven} diverse domains. We first discuss the construction of \name and its diverse dataset composition. Further, we evaluate nine widely used retrieval models using \name, uncovering significant difficulties in performing code retrieval tasks even with state-of-the-art systems. To facilitate easy adoption and integration within existing research workflows, \name has been developed as a user-friendly Python framework, readily installable via pip. It shares same data schema as other popular benchmarks like MTEB and BEIR, enabling seamless cross-benchmark evaluations. Through \name, we aim to invigorate research in the code retrieval domain, providing a versatile benchmarking tool that encourages further development and exploration of code retrieval systems\footnote{\url{ https://github.com/CoIR-team/coir}}.
• Abstract（参考訳）: 様々なNLPタスクにおいて情報検索(IR)がかなり成功したにもかかわらず、ほとんどのIRシステムは、主に自然言語でクエリやコーパスを処理し、コード検索の領域を無視している。 コード検索は重要な部分ですが、既存のメソッドやベンチマークはさまざまなドメインやタスクにおけるコードの多様性を不十分に表現しています。 このギャップに対処するため、コード検索機能を評価するために特別に設計された堅牢で包括的なベンチマークである \textbf{\name} (\textbf{Co}de \textbf{I}nformation \textbf{R}etrieval Benchmark) を提示する。 \name は \textbf{ten} に精巧にキュレートされたコードデータセットで構成されており、さまざまなドメインにまたがる固有の検索タスクにまたがっている。 まず, \name の構成とその多種多様なデータセットの構成について論じる。 さらに, \name を用いた9種類の検索モデルの評価を行い, 最先端システムにおいても, コード検索作業の難しさを明らかにした。 既存の研究ワークフローへの導入と統合を容易にするため、 \nameはユーザフレンドリなPythonフレームワークとして開発され、簡単にpip経由でインストールできる。 MTEBやBEIRといった他の一般的なベンチマークと同じデータスキーマを共有しており、シームレスなベンチマーク間評価を可能にしている。 コード検索システムのさらなる開発と探索を促進する汎用的なベンチマークツールを提供する。footnote{\url{ https://github.com/CoIR-team/coir}}。

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