本文提出了一种新颖的深度语义模型，利用多模式来源和特征提取器的效用，将交叉语言嵌入与大批量和难样例挖掘结合起来，结合不同的学习表示来增强表示学习，以解决语义代码搜索任务，该模型在 CodeSearchNet 语料库上训练并在保留数据上评估，取得了 0.384 NDCG 的优异成绩，并在该基准测试中获得第一名。

Jan, 2022

本文提出了一种新的多模式注意力网络（MMAN）来解决代码检索过程中的两个主要问题：缺少结构化特征以及深度学习方法的可解释性，其中.MMAM 能够准确地从大规模的代码库中检索代码片段，同时在实际数据集上也比当前最先进的方法表现更优秀。

Sep, 2019

该研究提出了一种多角度跨语言神经框架用于代码 - 文本匹配，具备全球和本地相似性，结果比以往单映射空间的方法更好地完成了这一任务。

May, 2020

通过使用 Syntax Graph Retrieval Augmented Code Generation (CodeGRAG) 模型，可以提高大型语言模型在单轮代码生成任务中的性能，填补编程语言和自然语言之间的差距，并使用外部结构化知识作为不同编程语言之间的桥梁，从而显著提高语言模型的代码生成能力。

May, 2024

本研究提出了使用检索增强机制和动态图神经网络结构来生成源代码摘要的方法，并在大规模的开源项目数据集上进行了实验，在 ROUGE-L，BLEU-4 和 METEOR 等方面取得了最先进的结果。

Jun, 2020

提出并研究了注释代码搜索：使用自然语言查询检索与简短描述其意图的代码片段。通过在三个基准数据集上研究如何利用描述来更好地捕捉代码片段的意图，建立了一种用自然语言描述注释的领域特定检索模型。发现相对于不使用描述但仅尝试从未注释的代码中计算片段意图的最新代码检索方法，我们的模型可以获得显著更相关的搜索结果（平均倒数排名的绝对增益高达 20.6％）。

Aug, 2020

本文提出一个数据清洗框架，包含基于规则的句法过滤器和基于模型的语义过滤器，将其应用于神经代码搜索数据集，以提高数据集质量和模型性能。实验证明，使用我们的框架训练神经代码搜索模型可平均提高 19.2％的 MRR 和 21.3％的 Answer@1。

Feb, 2022

本文介绍了一种基于树序列化方法和多模态学习模型的语义代码搜索技术，实验结果表明，这种技术可以有效提高代码搜索性能。同时提出衡量代码信息完整度的量化指标来辅助实验结果理解。

Jul, 2021

本文提出了一个新的端到端模型来同时处理代码摘要生成和检索两个任务通过引入额外的代码生成任务，利用双向学习明确地利用了代码摘要和代码生成之间的概率相关性，通过多任务学习利用用于代码摘要和代码生成的两个编码器训练代码检索任务。作者在现有的 SQL 和 Python 数据集上进行了广泛的实验，结果表明，我们的模型可以显著提高代码检索任务的结果，同时在代码摘要任务的 BLEU 得分方面也能够达到竞争性的性能。

Feb, 2020

本文提出了一个以生成扩展查询为基础的框架，利用强大的代码生成模型来提高代码检索任务。该方法优化了嵌入到潜空间的文档 - 代码对，利用生成的代码片段将文档查询扩展与目标代码片段匹配。该方法在 CodeSearchNet 数据集上实验，并取得了迄今为止最好的性能结果。

Dec, 2022