Bing搜索新功能直接给代码

姓名：宋子璇

学号：16020199060

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40467974

【嵌牛导读】：Bing 能够将查询的意图（以自然语言表示）映射到代码样本的意图（以编程语言表示），以便为查询找到相关性最大的代码样本。

【嵌牛鼻子】：Bing  代码

【嵌牛提问】：代码跑不出头发都揪秃了？Bing搜索新功能直接给代码

【嵌牛正文】：

      如果你是一名开发人员，你可能会通过阅读大量文档、论坛和讨论去寻找编码问题的解决方案，学习新的编程语言或掌握新工具。在最终找到答案之前，阅读大量类似问题和潜在解决方案的讨论总是需要花费很多时间和精力。

      Bing 的许多工作人员也是开发人员，我们想：是否可以让 Bing 变得足够智能，为我们解决上述问题？如果想让它通过自动查找包含问题答案的确切代码段来帮助用户节省时间，该怎么做？这就是 Code Sample Answer 诞生的原因。

你可以尝试在 Bing 输入“使用 R 中的函数转换大小写”（https://cn.bing.com/search?q=convert+case+using+a+function+in+R ）等查询来查看结果，相信你会为 Bing 从文章中提取代码段并在右侧的结果栏中以特定的编程语言显示出结果而感到开心不已。

源码搜索的挑战

根据维基百科，源代码是使用某种人类可读编程语言编写的任何计算机指令集合，通常是纯文本。每种编程语言都有一组定义的指令、语法和形式，这些语言对于该语言是唯一的。

我们希望这个解决方案可以支持广泛的编程语言。为了使 Bing 能够满足此要求并找到回答用户查询的相应代码片段，它必须能够解析和理解这些指令，以及众多不同编程语言的语法和形式。那么，是否可以在不必为每种语言构建完全独立系统的情况下做到这点呢？

另一方面，开发人员更喜欢使用自然语言来搜索问题的解决方案。Bing 需要能够将查询的意图（以自然语言表示）映射到代码样本的意图（以编程语言表示），以便为查询找到相关性最大的代码样本。

通过利用 Bing 的自然语言处理（NLP）技术和对语言无关代码的理解功能，我们能够解决这一挑战，这大大减少了许多开发人员从查询到获得答案的时间和精力。

Code Sample Answer 如何工作？

当开发人员输入一个复杂的查询，例如“使用 java 发送包含 Outlook 附件的 html 电子邮件”，其中包含多个与编码相关的术语：“html”、“java”、“outlook”，需要花费大量工作才能正确地分辨用户的实际意图。在这种情况下，我们实际想做的事是使用 Java 编程语言通过 Outlook 发送带有附件的 HTML 格式的电子邮件。获得正确的查询意图对于从一系列可用选项中提取最相关的代码示例来说至关重要。

Bing 的自然语言处理流程通过将查询转换为等效的“编码查询关键词”来实现此目的。随后，Bing 的语言不可知代码理解引擎确保结果正确地反映基于整体查询理解的意图，而不是简单的单个关键字匹配。

在 http://Bing.com 上进行查询时，首先根据其作为代码或非代码意图类型查询对其进行分类。其后由 Bing 的几个基本查询更改管道（包括我们的 NLP 管道）处理，并转换为查询关键字，随后与相关网页匹配。

这些管道每一个都是专用编码查询，因为其语义通常与一般查询完全不同，例如：查询“Chai 或 Mocha”和“Chai 或 Mocha assert”。虽然他们可能有一些重叠，但主要意图明显不同。在前一种情况下，用户可能正在寻找 chai 和 mocha 这两种饮料之间的差异，而后者很明显主要意图肯定是要找到更多相应的 JavaScript 测试框架。

在诸如此类的模糊情况下，网络结果将继续考虑所有可能的意图，并且代码答案可能会被抑制。只有当 Bing 智能检测到编码意图，并十分确信时，才会触发代码示例应答：

为了使查询意图检测达到这种精确度，Bing 为开发人员提供的自然语言处理流程利用了多年来收集的开发人员查询训练数据中的模式，这些模式包含编码查询的常用术语和文本结构。该系统还利用大量点击信号进一步提高精确度。

一旦查询被分类为代码或非代码查询，并且识别出关键短语术语，Bing 的语言不可知代码理解引擎就会智能地解读开发者意图。这种对意图的理解是根据特定语法，查询中使用的目前在开发者社区中很常见的 API、工具或语言名称等信号构建的。

基于查询理解，系统从诸如 Stackoverflow、Github、W3Schools、MSDN、Tutorialpoints 等流行权威站点提取最匹配的代码样本，同时考虑 API 的保真度和编程语言匹配、支持 / 反对投票、解决方案的完整性等。

从网页中提取和显示最匹配代码片段的关键挑战之一是，这些页面中的许多页面可能包含多个意图。例如 Stackoverflow 上的这篇文章（https://stackoverflow.com/questions/30547349/node-js-pdf-generation-with-dynamic-tables ）的主要话题即是用 Nodejs 通过动态表生成 PDF，但同一页面还包含了开发人员的回复，建议将 Phantomjs 作为一个解决方案。页面上的这些建议可能会导致模糊的结果。因此，为了保持结果精确，我们使用显式语义分析来提取网页内容，该语义分析可以测量查询关键短语和给定网页之间的语义相关性。

模型产生的语义分数显示出文档代码片段与查询的匹配质量。在后续步骤中，我们对代码片段进行评估、排名，并给出最佳代码。

如果我们非常确信给出的最佳代码段完全满足用户的查询，它将显示在结果页面的顶部，如上例所示。你可能还想尝试：“js 中的数组连接”，“c＃string.substring”，“arraylist toarray java”，“php preg_match”以查看更多高可信度答案的示例。

不只代码示例！

Code Sample Answer 的功能并不仅限于编程语言，它还涵盖了开发人员常用的许多工具。例如，如果你想不起所有有用的 git 命令及其语法时，可以用 Code Sample Answer 轻松获取相应信息。

随着我们从网络搜索中获得越来越多的信号以及开发人员的持续反馈，我们将继续致力于完善开发人员支持体验和代码示例答案的覆盖范围。

我们需要用户的反馈，来帮助我们了解未来完善哪些功能将对你完成日常工作最有帮助、最有价值。

祝编码快乐！