Abstract-Source kodsökning spelar en viktig roll i många programvarutekniska uppgifter. Men designa en fråga som exakt kan hämta relevanta programvaruartefakter kan vara utmanande för utvecklare eftersom det kräver en viss nivå av kunskap och erfarenhet när det gäller kodbasen. Detta dokument visar hur svårigheten att utforma en korrekt fråga kan lindras genom automatisk frågereform (QR) - en under-the-hood operation för att omformulera en användares fråga utan ytterligare indata från användaren. Den föreslagna QR-ramverket fungerar genom att berika en användares sökfråga med vissa specifika ytterligare termer hämtade från de högst rankade artefakter som svar på den ursprungliga frågan. Den viktiga punkten här är att dessa ytterligare termer injiceras i en fråga är de som anses vara "nära" till de ursprungliga frågetermerna i källkoden på grundval av positionsnära närhet. Denna likhet metriska bygger på uppfattningen att termer som behandlar samma begrepp i källkod är oftast proximal till varandra i samma filer. Vi demonstrerar överlägsenheten av vår QR-ramverk i förhållande till QR-ramverken välkända i det naturliga språket dokumenthämtning genom att visa betydande förbättringar i bugg lokalisering prestanda för två stora mjukvaruprojekt med mer än 4.000 frågor.
På samma sätt föreslog Sisman och Kak en frågereform ram som berikar den ursprungliga frågan med termer hämtade från de högst rankade artefakter som svar på den ursprungliga frågan REF.
Assisting code search with automatic Query Reformulation for bug localization
{'venue': '2013 10th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'journal': '2013 10th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}