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在項目開發過程中，開發者需要為實現某一功能而編寫代碼;在不確定如何使用特定編程語言來實現當前待開發功能時，其往往會在文檔或網絡資源中進行代碼查詢。因此，代碼查詢的有效性會直接影響軟件開發的效率。目前，已有相當數量的工具可以用來輔助開發者進行代碼查詢，但這些工具普遍存在輸入形式復雜或者匹配精確度低等問題。文中提出的Code searcher是一種基于自然語言功能描述的代碼查詢方法。 Codesearcher將軟件開發垂直領域的問答網站 Stack Overflow的問答記錄轉換為〈自然語言描述，代碼片段〉數據對，使用神經網絡模型將¨“自然語言描述”和¨代碼片段”映射到相同的向量空間并進行匹配，從而能夠支持開發者使用待開發功能的自然語言描述來查詢相應代碼。 Codesearcher不同于一般的代碼查詢系統，一方面，它只需要代碼本身而不依賴于代碼的注釋或說明，因此可以支持更多代碼查詢的場景;另一方面，它拓展了代碼查詢的流程，使其不再局限于一次性的查詢反饋流程，而是在這中間加入了代碼詢答的流程，利用返回代碼片段之間的差異性元素幫助開發者挑選目標代碼，使得開發者不需要詳細閱讀所有返回的代碼片段。實驗結果表明， Code Searcher相較于基準有著更好的效果。
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