本发明提出了一种基于关系图卷积网络的深度代码搜索方法，其包括以下步骤：引入多个代码片段以及对应的多个代码注释；预处理每个代码片段和筛选对应每个注释；构建得到每个预处理后代码片段的代码图和每个对应注释的文本图；将每个代码图和每个文本图通过图深度学习扩展分别计算得到每个代码图的向量和每个文本图的向量；五、输入每个代码图的向量及对应每个文本图的向量，训练得到参数优化后的代码注释匹配相似度深度搜索神经网络；六、面对实时输入的查询文本，优化后代码注释匹配相似度深度搜索神经网络预测每个候选代码片段的分数，返回相似度最高的代码片段。本发明优点在于能够捕捉文本...
