软件工程师在开发过程中会耗费大量时间针对编程语言特性、API使用规范、算法实现等诸多内容进行搜索。而随着现代软件开发规模的增大,代码检索(Code Retrieval)在软件开发过程中的重要性也随之增大。新手开发者和学生能够通过代码检索工具进行学习,富有经验的开发者也能通过代码检索工具加快开发进度。代码检索研究领域属于软件工程与信息检索研究的交叉领域。代码检索旨在提供与符合用户意图的代码片段以增强现有代码复用(Code Reuse)能力,具有较高的实用价值;同时,解决程序语言与自然语言之间匹配的鸿沟一直是相关研究的重点。本文主要贡献如下:1)代码检索研究综述:本章以时间线为线索,针对代码检索研究近二十年间相关研究进行综述,通过分析近十年间发表于顶会、顶刊的代码检索研究文献,梳理代码检索研究与软件工程、自然语言处理相关技术的联系和区别,总结相关技术,为后续研究提供借鉴。2)融合文本特征的排序学习模型:本章从文本表示角度出发,结合软件工程领域相关背景,提出一种基于多级语义相关性表示模型的特征抽取方法。通过构建领域特征研究自然语言与程序语言匹配性问题,并结合排序学习模型在P@K、NDCG等指上对特征体系有效性进行评估。3)基于代码表示的深度匹配模型:本章在深度文本匹配模型基础上,提出针对程序语言与自然语言联合建模的源代码深度匹配模型,并在此基础上构建深度代码检索系统。经过相关实验验证,基于源代码深度匹配模型的代码检索模型能够取得较好结果,同时摆脱对精标注数据的依赖。4)代码检索系统:为了从实践角度验证前两个章节研究的有效性,结合前两章研究成果,在检索算法有效性(Effectiveness)研究的基础上,针对系统可用性(Availability)进行进一步探究,构建代码检索应用系统。