软件工程中从单词嵌入到文档相似度来优化信息检索摘要软件工程中，信息检索技术的应用正在因为词汇空缺变得困难，查询的问题，通常用自然语言（例如英语）来表达；检索到的文档，通常用代码（例如编程语言）来表达。往往是这些情况：bug和功能定位，公共问答系统，或者专业的软件项目技术人员和非技术的股东之间的交流。在本文中，我们提出通过将自然语言的语句和代码片断构建成在一个共享的表示空间内有意义的向量来弥合词汇空缺。在提出的架构中，单词嵌入首先面向API文档，教程和参考文档，然后汇总来评估文档之间的语义相似性。实证评价表明学习了向量空间嵌入有助于改进先前探讨的bug定位工作和新定义的将API文件和计算机编程问题关联在一起的工作。CCS概念信息系统-多语言和跨语言检索-相似度检测;排序学习;软件及工程-软件测试和调试;计算方法-词汇语义学;关键词单词嵌入，跳过-gram模型，本地化错误，错误报告，API文檔1. 简介和动机最近，文本检索方法已被应用到支持超过20软件工程（SE）的任务11,24。在这些方法中，用户的问题和代码之间的词汇空缺27通常被视为严重
