Um estudo preliminar sobre o uso de uma arquitetura deep learning para seleção de respostas no problema de recuperação de código-fonte

  • Marcelo de Rezende Martins IPT
  • Marco Aurélio Gerosa NAU


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%.


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DE REZENDE MARTINS, Marcelo; GEROSA, Marco Aurélio. Um estudo preliminar sobre o uso de uma arquitetura deep learning para seleção de respostas no problema de recuperação de código-fonte. In: WORKSHOP ON SOFTWARE VISUALIZATION (VEM), 1. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 94-101. DOI: