基于代码模式的软件问答文档检索优化方法

发布时间：2018-08-24 19:29

【摘要】：开发人员通常通过问答网站的搜索引擎进行相关软件问答文档的搜索。在检索结果中,包含优质代码片段(使用示例)的问答文档往往更受青睐,但如何度量这些文档中代码片段的质量仍是个巨大的挑战。针对这个问题,提出了一种基于代码模式的软件问答文档检索优化方法。该方法能够基于当前检索结果,抽取文档中的代码片段,分析代码片段中的公共代码模式,并基于代码模式度量文档中代码片段的质量,从原有检索结果中向用户推荐高质量的软件问答文档。以软件开发人员在实践过程中遇到的真实问题为基础进行了实验,对比Stack Overflow的搜索结果,所提方法在准确率指标NDCG@5上提升了40%。
[Abstract]:Developers usually search software Q&A documents through the search engines of Q&A websites. Q&A documents containing high-quality code fragments (using examples) are often preferred in search results, but how to measure the quality of code fragments in these documents is still a great challenge. To solve this problem, a new Q&A document based on Q&A is proposed. This method can extract code fragments from documents based on current retrieval results, analyze common code patterns in code fragments, and measure the quality of code fragments in documents based on code patterns. Based on the real problems encountered by software developers in the process of practice, the proposed method is compared with the Stack Overflow search results, and the accuracy index NDCG@5 is improved by 40%.
【作者单位】： 北京大学信息科学技术学院;高可信软件技术教育部重点实验室;北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院;
【基金】：国家重点研发计划No.2016YFB1000804 国家杰出青年科学基金No.61525201~~
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2201803