实例代码你还怕不会构建深度学习的代码搜索库吗_[#第一枪]

按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 How To Create Natural Language Semantic Search For Arbitrary Objects With Deep Learning，作者为Hamel Husain 。

翻译 | 陈涛 赵朋飞 汪星宇 校对|刘娇 整理 | MY

本文展示了一个端到端的实例，说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain 和 Ho-Hsiang Wu 。

Hubot 的图片

项目的动机：

不可否认的是，现代的搜索引擎非常强大：你可以随时从互联网上搜集到知识信息。美中不足的是，它还不是万能的。在许多情况下，搜索只是被当做严格的关键字搜索，亦或者当对象不是文本时，搜索便无用武之地。此外，严格的关键字搜索不允许用户进行语义化搜索，这意味着无法查询到相关信息。

今天，我们分享一个可复现的最小可行性产品，以此来说明如何对任意对象进行 [语义搜索]！具体来说，我们将向您演示如何创建一个可对 python 代码进行语义化搜索的系统——但该方法同样可以被推广到搜索其他实体（比如图片或者声音片段）

为什么语义搜索如此何令人兴奋？考虑下下文的例子。

对 python 代码进行语义化搜索。*请参阅后文的免责申明

图中提交的搜索查询是「Ping REST api and return results」。然而，搜索能够返回合理的结果，即使该结果的代码和注释中不包含单词 Ping、REST 或 api。

这彰显了语义搜索的强大之处：除了通过关键字，我们还可以通过意思搜索内容，从而最大限度地提高了用户找到所需信息的机会。语义搜索具有重要意义——比如，此搜索过程将允许开发人员在仓库中搜索代码，即使他们并不熟悉代码的相关语法，亦或是没能输入正确的关键字。更重要的是，你可以将此方法推广到其他对象的搜索，诸如图片、音频以及其他我们尚未想到的内容。

如果这还不够令人兴奋，那么现在就演示一下当你读完本教程后能够构建的系统：

有时候，当我无法建立一个漂亮网站时，我会使用 Jupyter notebooks 及其自定义魔术功能来创建演示。这是一种交互式演示工作的快速方法。

直观了解构建共享向量空间的过程

在深入了解技术细节之前，最好还是先对如何实现语义搜索有一个直观了解。核心思想是将搜索文本和我们想要搜索的对象（代码）表示在同一个共享向量空间中，如下所示：

例子：文本 2 和代码应由类似的向量所表示，因为它们直接相关

目标是将代码映射到自然语言的向量空间中，经过余弦相似度的距离度量后，描述相同概念的（文本，代码）组中的向量距离更近，而无关的（文本，代码）组中的向量离得更远。

有许多方法可以实现这一目标，然而我们将演示使用预训练模型的方法。该模型从代码中提取特征，并对此模型进行微调，从而将潜在代码特征映射到自然语言的向量空间中。需要注意的是：我们在本教程中交替地使用术语向量和嵌入。

先修知识

在阅读本教程之前，我们建议你先熟悉以下内容：

序列到序列模型：复习前一个教程中的知识会很有帮助。

仔细阅读这篇论文并充分理解其中提出的方法。我们在本文中使用了相似的概念。

概述：

本教程将分为 5 个具体步骤。这些步骤如下图所示，可以作为你阅读教程时的一个有用参考。当你完成教程后，回看此图将有助于你进一步了解所有步骤是如何组合在一起的。

本教程的思维导图。高清版本在这里

1-5 的每个步骤对应于这里的 Jupyter notebook。我们将在后文详细讨论每个步骤。

第一部分——获取和解析数据

第一部分笔记

谷歌公司收集了开源社区 GitHub 中的数据，并将其存储于 BigQuery 中。这是一个很好的公开数据集，适用于各种有趣的数据科学项目，也包括本项目！当你注册了 Google Cloud 账号后，你将会得到 300 美元，这足以查询到此次练习所需要的数据。获取数据非常方便，因为你可以使用 SQL 查询语句来选择要寻找的文件类型以及其他关于仓库的元数据，例如提交数和打星数等。

笔记中介绍了获取数据的步骤。幸运的是，一些谷歌 Kubeflow 团队中的牛人已经完成了这些步骤，并且贴心地存放好了此次练习需要用到的数据，详见其中的信息。

搜集到数据后，我们需要将这些文件解析为（代码，文档字符串）组形式的数据。对于本教程，一个代码单元可以是顶级函数可以是方法。我们希望收集这些数据组作为模型的训练数据，该模型能对代码进行概括（具体我们过会再说）。我们还想删除代码中的所有注释，只保留代码本身。这似乎是一项艰巨的任务。但是在 Python 的标准库中有 ast 库，其可用于提取函数、方法和文档字符串。我们可以通过先将代码转换为抽象语法树，然后使用 Astor 包将其转回代码，从而将代码中的注释删除。本教程不涉及抽象语法书及其相关工具的工作原理，但这些都是非常有趣的主题。

关于此代码使用的场景，详见于笔记

为了给建模准备数据，我们将数据分为训练集、验证集和测试集。我们还保存了原始文件（我们将其命名为 lineage），以便记录每个（代码，文档字符串）组的来源。最后，我们对不包含文档字符串的代码应用相同的转换，并分开保存，因为我们也希望能够搜索此类代码。

第二部分?：使用 Seq2Seq 模型构建代码归纳器

第 2 部分笔记

从概念上讲，我们可以建立一个 Seq2Seq 模型来归纳代码，与我们之前介绍的 GitHub issue summarizer 完全相同——我们使用 python 代码代替原来的 issues 数据，并且使用 docstring 来代替 issue 标题。

然而，与 GitHub 的 issue 文本不同的是，代码不属于自然语言。为了充分利用代码中的信息，我们可以引入特定领域的优化方法，如 tree-based LSTMs 和语法感知标记 (syntax-aware tokenization)。简单起见，在本教程中我们将代码当作自然语言进行处理（最终获得了合理的结果）。

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