論文の概要: SpIDER: Spatially Informed Dense Embedding Retrieval for Software Issue Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16956v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 01:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.120757
• Title: SpIDER: Spatially Informed Dense Embedding Retrieval for Software Issue Localization
• Title（参考訳）: SpIDER: ソフトウェア問題ローカライゼーションのための空間的にインフォームドされたDense Embedding Retrieval
• Abstract要約: エージェントアプローチは一般的に、BM25のようなスパース検索手法や、関連するユニットを特定するための密着型埋め込み戦略を用いる。 本研究では,LLMに基づく補助的文脈に基づく推論を組み込んだ高密度検索手法であるSpIDERを提案する。 実験結果から,SpIDERは複数のプログラミング言語間の密集検索性能を一貫して向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.098008057625392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieving code units (e.g., files, classes, functions) that are semantically relevant to a given user query, bug report, or feature request from large codebases is a fundamental challenge for LLM-based coding agents. Agentic approaches typically employ sparse retrieval methods like BM25 or dense embedding strategies to identify relevant units. While embedding-based approaches can outperform BM25 by large margins, they often lack exploration of the codebase and underutilize its underlying graph structure. To address this, we propose SpIDER (Spatially Informed Dense Embedding Retrieval), an enhanced dense retrieval approach that incorporates LLM-based reasoning over auxiliary context obtained through graph-based exploration of the codebase. Empirical results show that SpIDER consistently improves dense retrieval performance across several programming languages.
• Abstract（参考訳）: 与えられたユーザクエリ、バグレポート、あるいは大きなコードベースから機能要求に意味のあるコードユニット(ファイル、クラス、関数など)を取得することは、LLMベースのコーディングエージェントにとって根本的な課題である。 エージェントアプローチは一般的に、BM25のようなスパース検索手法や、関連するユニットを特定するための密着型埋め込み戦略を用いる。 埋め込みベースのアプローチはBM25を大きなマージンで上回る可能性があるが、コードベースの探索が欠如し、基盤となるグラフ構造を過小評価することが多い。 そこで本稿では,LLMをベースとした検索手法であるSpIDER(Spatially Informed Dense Embedding Retrieval)を提案する。 実験結果から,SpIDERは複数のプログラミング言語間の密集検索性能を一貫して向上することが示された。

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