論文の概要: Repository-level Code Search with Neural Retrieval Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07067v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 21:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:05:43.514211
• Title: Repository-level Code Search with Neural Retrieval Methods
• Title（参考訳）: ニューラル検索法によるリポジトリレベルのコード検索
• Authors: Siddharth Gandhi, Luyu Gao, Jamie Callan,
• Abstract要約: 我々は、リポジトリレベルのコード検索のタスクを、ユーザの質問やバグに対処するのに最も関係のある、コードリポジトリの現在の状態からファイルの集合を検索するものとして定義する。 提案手法は,コミットメッセージに対するBM25ベースの検索と,CodeBERTを用いて関連するファイルを識別するニューラルリランクを組み合わせたものである。 7つの人気のあるオープンソースリポジトリから生成された新しいデータセットの実験では、MAP、MRR、P@1がBM25ベースラインに対して最大80%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.222964965449286
• License:
• Abstract: This paper presents a multi-stage reranking system for repository-level code search, which leverages the vastly available commit histories of large open-source repositories to aid in bug fixing. We define the task of repository-level code search as retrieving the set of files from the current state of a code repository that are most relevant to addressing a user's question or bug. The proposed approach combines BM25-based retrieval over commit messages with neural reranking using CodeBERT to identify the most pertinent files. By learning patterns from diverse repositories and their commit histories, the system can surface relevant files for the task at hand. The system leverages both commit messages and source code for relevance matching, and is evaluated in both normal and oracle settings. Experiments on a new dataset created from 7 popular open-source repositories demonstrate substantial improvements of up to 80% in MAP, MRR and P@1 over the BM25 baseline, across a diverse set of queries, demonstrating the effectiveness this approach. We hope this work aids LLM agents as a tool for better code search and understanding. Our code and results obtained are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模なオープンソースリポジトリのコミット履歴を利用して,バグ修正を支援する多段階的なリポジトリレベルのコード検索システムを提案する。 我々は、リポジトリレベルのコード検索のタスクを、ユーザの質問やバグに対処するのに最も関係のある、コードリポジトリの現在の状態からファイルの集合を検索するものとして定義する。 提案手法は,コミットメッセージに対するBM25ベースの検索と,CodeBERTを用いて関連するファイルを識別するニューラルリランクを組み合わせたものである。 多様なリポジトリとそのコミット履歴からパターンを学習することにより、システムは手元にあるタスクに関連するファイルを検索することができる。 このシステムは、コミットメッセージとソースコードの両方を関連性マッチングに利用し、通常の設定とオラクルの設定の両方で評価される。 7つの人気のあるオープンソースリポジトリから作成された新しいデータセットの実験は、BM25ベースラインに対してMAP、MRR、P@1を最大80%改善し、さまざまなクエリセットで検証し、このアプローチの有効性を実証している。 この作業は、LLMエージェントをより良いコード検索と理解のツールとして役立てることを願っています。 私たちのコードと結果が公開されています。

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