Code Search is one of the most common tasks for developers. The open-source software movement and the rise of social media have made this process easier thanks to the vast public software repositories available to everyone and the Q&A sites where individuals can resolve their doubts. However, in the case of poorly documented code that is difficult to search in a repository, or in the case of private enterprise frameworks that are not publicly available, so there is not a community on Q&A sites to answer questions, searching for code snippets to solve doubts or learn how to use an API becomes very complicated. In order to solve this problem, this thesis studies the use of natural language in code retrieval. In particular, it studies transformer-based models, such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), which are currently state of the art in natural language processing but present high latency in information retrieval tasks. That is why this project proposes a multi-stage architecture that seeks to maintain the performance of standard BERT-based models while reducing the high latency usually associated with the use of this type of framework. Experiments show that this architecture outperforms previous non- BERT-based models by +0.17 on the Top 1 (or Recall@1) metric and reduces latency with inference times 5% of those of standard BERT models. / Kodsökning är en av de vanligaste uppgifterna för utvecklare. Rörelsen för öppen källkod och de sociala medierna har gjort denna process enklare tack vare de stora offentliga programvaruupplagorna som är tillgängliga för alla och de Q&A-webbplatser där enskilda personer kan lösa sina tvivel. När det gäller dåligt dokumenterad kod som är svår att söka i ett arkiv, eller när det gäller ramverk för privata företag som inte är offentligt tillgängliga, så att det inte finns någon gemenskap på Q&AA-webbplatser för att besvara frågor, blir det dock mycket komplicerat att söka efter kodstycken för att lösa tvivel eller lära sig hur man använder ett API. För att lösa detta problem studeras i denna avhandling användningen av naturligt språk för att hitta kod. I synnerhet studeras transformatorbaserade modeller, såsom BERT, som för närvarande är den senaste tekniken inom behandling av naturliga språk men som har hög latenstid vid informationssökning. Därför föreslås i detta projekt en arkitektur i flera steg som syftar till att bibehålla prestandan hos standard BERT-baserade modeller samtidigt som den höga latenstiden som vanligtvis är förknippad med användningen av denna typ av ramverk minskas. Experiment visar att denna arkitektur överträffar tidigare icke-BERT-baserade modeller med +0,17 på Top 1 (eller Recall@1) och minskar latensen, med en inferenstid som är 5% av den för standard BERT-modeller.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-305683 |
| Date | January 2021 |
| Creators | González Lopez, Angel Luis |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:768 |
Page generated in 0.0017 seconds