自然语言与代码特征向量提取 - SDK
自然语言与代码特征提取工具箱提供3个SDK，以满足不同精度与速度的需要。特征向量提取应用场景有： 代码推荐：基于代码特征提取算法，可以分析代码库中的代码片段，并为开发人员提供代码补全、代码片段推荐等功能，提高开发效率。 代码克隆检测：通过比较代码的特征表示，可以检测出相似的代码片段或代码文件，帮助开发人员避免代码重复和维护困难。 漏洞检测：利用代码特征提取算法，可以分析代码中潜在的漏洞模式或异常结构，帮助自动化漏洞检测和修复。 代码质量分析：通过代码特征提取，可以评估代码的复杂性、重复性、规范性等指标，帮助开发团队改进代码质量和可维护性。 自然语言处理与代码混合领域：在自然语言处理和代码之间建立桥梁，例如将自然语言描述转换为代码或代码注释生成等任务。 代码特征提取算法在软件工程领域有着广泛的应用，可以帮助开发人员更好地理解、分析和利用代码，提高软件开发的效率和质量。
SDK功能：
自然语言与代码特征提取工具箱提供3个SDK：
- code2vec_sdk
- codet5p_110m_sdk
- mpnet_base_v2_sdk
应用场景 - 代码语义搜索 - 原理简介
代码与自然语言的特征向量提取，可以用于自然语言搜索代码，以及相似代码搜索。自然语言代码搜索背后的实现原理涉及到自然语言处理和代码分析技术的结合。
- 自然语言处理：是一种人工智能技术，用于理解和处理人类语言。在自然语言代码搜索中，NLP技术帮助计算机理解您输入的自然语言描述。计算机需要将您描述的需求转换成一种可以理解的形式，以便进一步处理。
- 代码分析：代码分析是指计算机对代码进行解析和理解。在代码搜索过程中，计算机需要分析大量的代码库，以便找到与您描述的需求相关的代码片段。这涉及到对代码结构、语法、语义等方面的分析。
- 语义匹配：在自然语言代码搜索中，关键的一步是将自然语言描述与代码进行语义匹配。这意味着计算机需要理解您描述的意图，并找到与之匹配的代码示例。这通常需要深入的语义理解和代码表示学习。
- 深度学习：通过训练模型来理解自然语言和代码之间的关系，可以提供更准确的搜索结果。 然语言代码搜索是通过结合自然语言处理和代码分析技术，让计算机能够理解您的自然语言描述，并在代码库中找到与之匹配的代码示例。通过不断改进模型和算法，这些工具可以提供更准确和智能的代码搜索功能，帮助开发者更高效地查找和编写代码。
应用场景 - 代码语义搜索 - 样例
下面给出一个可视化的例子，源代码具体可以参考代码搜索。 与传统搜索基于切词，倒排索引等技术，代码语义搜索使用深度学习技术提取代码语义特征。 输入自然语言描述片段，点击查询，可以看到返回的代码清单，根据相似度排序。系统首先提取输入自然语言的特征，然后从向量数据库中检索代码，根据相似度排序后返回。从返回的结果中，我们可以看到，系统很好的理解了输入自然语言的语义，并返回了对应的代码片段，相似度高于其它代码片段。点击查看源码链接可以直接跳转到源代码。 除了可以通过自然语言搜索代码，也支持相似代码搜索。
