CodeRepoQA：面向软件工程的问答系统数据集

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@小白创作中心

CodeRepoQA：面向软件工程的问答系统数据集

引用

来源

https://www.selectdataset.com/dataset/49b51688a627fd7203ac0d6426c32315

CodeRepoQA是一个针对软件工程领域的问答系统数据集，由哈尔滨工业大学和字节跳动的研究人员于2024年创建。该数据集从GitHub的30个知名代码库中爬取了超过58万条多轮对话数据，涵盖五种编程语言，平均每条对话包含6.62轮交互。CodeRepoQA不仅提供了丰富的软件工程场景，还通过多轮对话的形式更真实地反映了开发者在实际工作中的交互模式，为评估LLMs在复杂软件工程任务中的表现提供了重要基准。

构建方式

CodeRepoQA数据集的构建过程分为两个主要步骤：首先，从GitHub上爬取了30个知名仓库的元数据，涵盖了Python、Java、JavaScript、TypeScript和Go五种编程语言，确保了数据的多样性和广泛性。其次，通过严格的数据过滤流程，包括字符数筛选、去重、外部链接过滤、事件计数限制以及机器人检测等，确保了数据的高质量和相关性。最终，数据集包含了585,687个多轮对话条目，平均每条对话有6.62轮，覆盖了多种软件工程场景。

使用方法

CodeRepoQA数据集可用于评估和训练大型语言模型在软件工程领域的问答能力。研究者可以通过该数据集对模型进行多轮对话的测试，评估其在不同编程语言和复杂场景下的表现。数据集提供了丰富的上下文信息，包括仓库信息、问题标题、问题描述和开发者回复等，能够帮助模型更好地理解软件工程中的实际问题。此外，数据集还支持多种评估指标，如BLEU、ROUGE-L、ROUGE-1和编辑相似度，便于全面评估模型的性能。

背景与挑战

背景概述

随着大型语言模型（LLMs）在软件工程领域的广泛应用，研究人员逐渐关注其在代码库级别任务中的表现。CodeRepoQA数据集由哈尔滨工业大学和字节跳动的研究人员于2024年创建，旨在评估LLMs在软件工程问题回答中的能力。该数据集从GitHub的30个知名代码库中爬取了超过58万条多轮对话数据，涵盖五种编程语言，平均每条对话包含6.62轮交互。CodeRepoQA不仅提供了丰富的软件工程场景，还通过多轮对话的形式更真实地反映了开发者在实际工作中的交互模式，为评估LLMs在复杂软件工程任务中的表现提供了重要基准。

当前挑战

CodeRepoQA数据集的构建面临多重挑战。首先，从GitHub爬取的原始数据需要经过严格的筛选和清洗，以确保数据的质量和相关性。其次，多轮对话的复杂性使得模型在处理长上下文时面临性能瓶颈，尤其是在处理极短或极长的上下文时表现不佳。此外，现有的语言模型在软件工程领域的问答能力仍存在显著局限，尤其是在生成与实际开发者反馈高度一致的回答时表现欠佳。这些挑战不仅反映了数据集构建过程中的技术难题，也揭示了LLMs在实际软件工程应用中的性能瓶颈。

常用场景

经典使用场景

CodeRepoQA数据集的经典使用场景主要集中在软件工程领域的问答任务中，特别是在GitHub仓库级别的问答能力评估。该数据集通过从30个知名GitHub仓库中爬取的多轮对话数据，涵盖了五种编程语言，能够全面评估语言模型在处理复杂软件工程问题时的表现。其多轮对话的设计使得模型能够模拟开发者在实际软件开发过程中通过多次交互解决问题的场景，从而更真实地反映模型的实际应用能力。

解决学术问题

CodeRepoQA数据集解决了现有问答基准在软件工程领域中的局限性，特别是单轮对话无法捕捉多轮交互的问题。通过引入多轮对话机制，该数据集能够更准确地评估语言模型在复杂软件工程任务中的表现，揭示了现有模型在处理多轮对话时的不足。此外，CodeRepoQA还为研究者提供了一个大规模、多样化的基准，帮助他们更好地理解语言模型在软件工程领域的潜力与局限，推动相关技术的进一步发展。

实际应用

CodeRepoQA数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在开发辅助工具和代码审查系统中。通过模拟开发者在GitHub仓库中的多轮对话，该数据集可以帮助开发出更智能的代码助手，能够理解并回答开发者在编码过程中遇到的问题。此外，该数据集还可以用于训练和评估自动化代码修复工具，帮助开发者快速定位和解决代码中的问题，从而提高软件开发的效率和质量。