Neural-Code-Search-Evaluation-Dataset 项目亮点解析

1. 项目基础介绍

Neural-Code-Search-Evaluation-Dataset 是由 Facebook Research 开发的一个开源项目，旨在为神经代码搜索领域提供一个评估数据集。该数据集包含了自然语言查询和代码片段对，目的是为未来的研究提供一个公共的基准。此外，项目还提供了两种代码搜索模型的评估结果，以便研究人员可以在此基础上进行比较和改进。

2. 项目代码目录及介绍

项目的主要代码和文件结构如下：

• data/：存放数据集相关文件，包括 Android 仓库下载链接、搜索语料库、评估数据集和评分表等。

  • android_repositories_download_links.txt：包含 GitHub 上最流行的 Android 仓库的下载链接。
  • search_corpus_1.tar.gz 和 search_corpus_2.tar.gz：包含从上述仓库解析出的方法体的索引。
  • 287_android_questions.json：包含 287 个 Stack Overflow 问题及答案对。
  • score_sheet.csv：包含两种代码搜索模型的评估结果。

• download.py：用于下载 GitHub 仓库的 Python 脚本。

• LICENSE：项目的许可文件，遵循 CC-BY-NC 4.0 许可。

• README.md：项目的说明文档。

3. 项目亮点功能拆解

• 数据集的全面性：项目提供了一个全面的数据集，包含了 24,549 个 GitHub 仓库的 4,716,814 个方法体，以及 287 个 Stack Overflow 问题及答案对。
• 代码搜索模型的评估：项目提供了两种代码搜索模型的评估结果，方便研究人员进行对比分析。

4. 项目主要技术亮点拆解

• 代码搜索模型：项目中的 NCS 和 UNIF 两种模型是基于神经网络的代码搜索模型，它们在搜索语料库上进行了训练，能够有效应对自然语言查询。
• 评估结果的详细性：项目提供的评分表包含了每个问题的正确答案的排名，这有助于研究人员了解模型的性能和改进空间。

5. 与同类项目对比的亮点

Neural-Code-Search-Evaluation-Dataset 与同类项目相比的亮点在于：

• 数据集的质量和规模：该数据集在质量和规模上都有很好的表现，为研究人员提供了一个可靠的基础。
• 模型的评估和对比：项目提供了两种模型的评估结果，有助于研究人员快速了解不同模型的性能差异。
• 开源和许可：项目遵循开源协议，允许研究人员在非商业用途下自由使用和修改。