基于多粒度语义匹配的编程任务解决方案推荐

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：郁思敏，刘名威，彭鑫，王罛，赵文耘, , , ,

摘要：现有的编程任务检索工作或是仅基于问题标题进行检索；或是将问题全文与标题拼接后一起表征，忽视了不同类型文本之间的差异，导致推荐结果与任务之间存在差距。为解决上述问题，提出一种基于多粒度语义匹配的编程任务解决方案推荐方法MGSMR。该方法分别基于标题和全文两个粒度使用不同的语义匹配模型寻找相关问答讨论作为候选解决方案，整合两个粒度的检索结果进行重排，补充API文档等外部知识生成解决方案推荐给开发人员。实验结果表明该方法在两个数据集的多个评测指标上较对比方法提升了18%~26%和2%~4%，可缩短用户23%的搜索时间，并提升所选答案22%的正确性。

关键词：技术问答, 多粒度语义匹配, 句向量, 稠密段落检索, 解决方案生成