Um estudo preliminar sobre o uso de uma arquitetura deep learning para seleção de respostas no problema de recuperação de código-fonte - de Rezende Martins, Marcelo; Gerosa, Marco Aurélio (Anais do Workshop de Visualização, Evolução e Manutenção de Software (VEM), 2019)
Dado uma questão e um conjunto de trechos de código-fonte, recuperação de código-fonte ou code retrieval busca encontrar o código que soluciona a dada questão. Este artigo apresenta um estudo preliminar sobre uma nova abordagem para o problema de recuperação de código-fonte, utilizando uma arquitetura deep learning de seleção de respostas. Apresentamos os resultados preliminares do modelo de redes neurais recorrentes bidirecionais (bi-LSTM) com redes neurais convolucionais (CNN) adaptado para o problema de recuperação de código-fonte. Após 20 execuções na amostra de teste, nosso modelo conseguiu atingir uma média MRR de 0,60 ± 0,02 e a medida top-1 o máximo de 51%.