人机协作代码搜索与问答数据集-CodeSO-QR
数据来源：互联网公开数据
标签：人机协作,代码搜索,问答系统,代码生成,软件工程,代码质量,CodeSearchNet,Stack Overflow
数据概述：
CodeSO-QR是一个高质量的数据集，旨在促进人机协作在数据驱动的软件工程领域的应用。该数据集整合了两个重要的数据来源：CodeSearchNet和包含质量评级的6万个Stack Overflow问题。通过结合这两个数据集，CodeSO-QR为代码检索、问答、代码摘要和技术讨论的质量评估等任务提供了丰富的数据资源。
关键组成部分：
CodeSearchNet 数据：
CodeSearchNet数据集提供了大量代码片段及其自然语言描述，涵盖了多种编程语言，包括Python、Java、JavaScript、Go、Ruby和PHP。这些代码片段附带了元数据，方便代码搜索和检索任务。通过整合CodeSearchNet，CodeSO-QR支持各种与代码相关的任务，如代码摘要、生成和基于上下文的代码建议。
包含质量评级的Stack Overflow问题：
这部分包含来自Stack Overflow的6万个问题，每个问题都带有质量评级。质量评分有助于区分高质量问题和低质量帖子。包含这些数据可以训练模型来评估问题和答案的质量，这是促进协作编码、知识共享和AI辅助问答的关键功能。
数据集结构：
CodeSO-QR中的每个条目包含：
代码片段：一种编程语言的代码示例，附带关于用法和上下文的元数据。
自然语言描述：解释代码目的或用例的伴随文本。
Stack Overflow问题：来自开发人员的真实问题，包括标题、正文、标签和附加元数据。
质量评级：每个Stack Overflow问题的数值质量评分，方便质量评估任务。
应用场景：
人机协作模型：CodeSO-QR经过优化，用于开发促进人类用户和AI系统之间协作的模型，特别是在解释、生成和评估软件工程上下文中的代码和问题方面。
代码搜索和检索：CodeSearchNet的集成支持强大的代码搜索功能，模型可以根据自然语言查询检索相关的代码片段。
问题质量评估：来自Stack Overflow数据的质量评级使模型能够过滤、优先排序和改进问题的质量，从而增强知识共享和协作问题解决能力。
代码摘要和生成：通过结合代码片段和自然语言描述，CodeSO-QR有助于生成连贯且具有上下文感知的代码摘要，并辅助自动化文档。
使用场景：
该数据集非常适合于训练和评估AI系统，用于以下任务：
增强AI驱动的代码补全工具。
改进技术论坛的问答框架。
使模型能够建议改进协作编码平台上的问题质量。
支持自然语言到代码生成系统和代码到语言摘要工具。
