GitHub ಡ್ರಾಫ್ಟ್ , в рамках которого подготовлены модели машинного обучения и наборы данных, необходимые для разбора, классификации и анализа кода на различных языках программирования. CodeSearchNet, по аналогии с , включает большую коллекцию отрывков кода, снабжённых аннотациями, формализующими выполняемые кодом действия. Компоненты для обучения моделей и примеры использования CodeSearchNet написаны на языке Python с использованием фреймворка Tensorflow и MIT ಪರವಾನಗಿ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ.
При создании CodeSearchNet использованы технологии разбора текста на естественном языке, дающие возможность системам машинного обучения учитывать не только синтаксические особенности, но и смысл выполняемых кодом действий. В GitHub система в экспериментах по организации семантического поиска кода с использованием запросов на (например, при запросе «сортировка списка строк» выводится код с реализацией соответствующих алгоритмов).
Предложенный набор данных включает более 2 млн связок «код-комментарий», подготовленных на основе исходных текстов существующих открытых библиотек. Код охватывает полный исходный текст отдельных функций или методов, а комментарий описывает выполняемые функцией действия (приводится детальная документация). В настоящее время наборы данных подготовлены для языков Python, JavaScript, Ruby, Go, Java и PHP. Предоставлены примеры использования предложенных наборов данных для обучения различных типов нейронных сетей, включая , , (BERT) и .
Для развития механизмов поиска на естественном языке дополнительно подготовлен набор CodeSearchNet Challenge, включающий
запросов с около 4 тысячами экспертных аннотаций, описывающих наиболее вероятные привязки к коду в наборе данных CodeSearchNet Corpus, охватывающем около 6 млн методов и функций ( около 20 Гб). CodeSearchNet Challenge может выступать как эталон для оценки эффективности тех или иных методов поиска кода на естественном языке. С использованием инструментария ತಯಾರಾದ
движка для поиска кода.
ಮೂಲ: opennet.ru