一种基于上下文感知的代码搜索方法

摘要

本发明公开了一种基于上下文感知的代码搜索方法，该方法自适应地解析代码库与自然语言查询的上下文信息，准确匹配两者之间的语义信息，从而获得高效准确的代码搜索结果。首先解析Java文件集合，构建分布式代码库索引并训练自然语言模型N‑Gram，统计代码库中单词及其频率；然后从代码库中解析代码的组成要素，解析自然语言查询中单词的重要属性；最后利用分布式索引和N‑Gram模型从代码库中筛选出候选Java方法，并根据基于上下文匹配的优化算法对候选方法进行重排序。相较于现有方法，本发明不仅可以免去如深度学习模型的大量训练时间，保持在源代码集合扩充中搜索结果的稳定，同时保持很高的搜索准确度。