【论文阅读】Code Search and Code Representation

Code Search and Code Representation

这张表格总结了一些经典的与 Code Search 和 Code Representation 相关的工作，内含代码表示方法，模型框架和下游任务几个部分。

论文	代码表示	模型	下游任务
Deep Code Search	（，Description）	Bi-LSTM 和 MLP	代码搜索
Code2Vec	AST path	Attention	方法名预测
Code2Seq	AST path（ 随机选取 k 条，并在训练时迭代）	带有 Attention 机制的Encode-Decoder架构	方法名预测和代码标题预测

1. Deep Code Search

• 文章提出了 CODEnn (代码描述嵌入神经网络)， 并用该网络实现了代码搜索工具 DeepCS。CODEnn 将 code 和 desc 联合嵌入到高维向量空间中，这样 code 及其对应的 desc 就有相似的向量。使用统一的向量表示，即可根据 Query 在代码库种检索对应的 code。
• 本文使用的数据表示是：（，Description）
  
• CODEnn 和 DeepCS 如下所示：
  
• 详细的阅读笔记见：DeepCS阅读笔记

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2. code2vec

• 文章从 Code 的抽象语法树 (AST) 中提取 AST path，通过深度学习模型学习每一条 path 的向量表示以及如何将多条 path 聚合为一个向量以表示整个 Code。本文通过在 14M Method 的数据集上进行训练来评估该方法，结果显示，本文提出的方法获得了超过 75% 的相对改进，是第一个基于大型跨项目语料库成功预测方法名称的方法。
• 本文使用的数据表示是：< terminal token, path node, terminal token >
• 例如：the red path: elements Name ↑ FieldAccess ↑Foreach ↓ Block ↓ I f Stmt ↓ Block ↓ Return ↓ BooleanExpr true- 本文使用的模型架构如下所示，特殊结构为：Attention，用以计算模型对每条 AST path 的关注度。
  

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3. code2seq

• 该模型在 AST 中提取一部分路径，进行 LSTM 编码后利用 Attention 生成目标序列。该模型在2个任务、2种编程语言、4个数据集上进行实验，取得了比之前的模型都好的效果。
• 两个任务是：预测方法名、预测代码片段的自然语言标题。如下所示：
• 本文使用的数据表示是：AST 中均匀采样的 k 对叶子节点对所组成的，每个叶子结点对所对应的是 AST 中的一条路径。(每次迭代随机选取 k 对)
• 模型采用增加了 Attention 机制的 Encoder-Decoder 架构，输入是 AST path 的向量表示，输出是预测序列。