基于Lucene的强化学习代码检索模型

摘要

本发明公开了一种基于Lucene的强化学习代码检索模型，包括以下步骤：1)分析代码文档并提取代码文档特征。2)使用Lucene为代码文档特征生成索引文件。3)通过比较当前查询和先前查询来获得查询重构。4)相似度计算组件根据代码文档特征和查询重构计算特征分数，并从用户反馈中提取用户满意度。5)采用MDP来根据查询公式和用户满意度计算特征权重。6)通过其特征得分和特征权重的内积来计算与每个代码文档之间的相关性得分，返回结果。用户满意则流程结束，否则返回步骤4。本发明基于Lucene的强化学习代码检索模型，通过获取隐式的用户满意度反馈作为排名的奖励，动态调整特征权重，帮助用户获取更精确的查询。