厉害了，我的同性交友网站

作为世界上最大的同性交友网站，真的是越来越好了。弱弱的，欠抽样的问一句：你们看到标题《厉害了，我的同性交友网站》，是不是以为我开发了一个同性交友的网站呢？哈哈……上当的请举手。举手干啥？还能干啥，当然是揍我了，没看到我上面说的是欠抽样嘛！啊，哈哈哈……

好了，不逗大家了，今天登上 GitHub 一看，又变样了，怎么感觉 GitHub 不像是聚集着世界上最多的男性交友网站了，感觉跟个姑娘似的，天天穿新衣服，打扮自己。

今天我先说的是，今天浏览 GitHub ，看到一篇文章，Github 竟然正在测试语义搜索，匹配的依据不再是关键字，而是搜索的语义。

什么意思呢？以前搜索就是输入关键字，然后根据关键字出来搜索结果，现在是跟你输入的语句的意思，出来搜索结果。比如：

假设你搜索“字符串分割”，就跟搜出来跟字符串分割相关的具体代码。再比如：你搜索“如何拼接两个数组”，那就会搜出拼接两个数组相关的代码。 是不是很智能啊？

文章中介绍的例子是：

比如，我们在 GitHub 上搜索查询 “ping REST api “，那么它就会返回跟 REST api 相关的代码。请注意：**即使搜索查询的内容与文本之间没有共同的关键字，所展示的语义搜索也会返回合理的结果（找到的代码和注释不包含单词 “Ping”，“REST” 或 “api”）！使用语义搜索来增强关键字搜索的意义是非常深远的。例如，这种能力将加速新软件工程师加入项目的过程，并加强一般代码的可发现性。

当然，想这样的语义搜索，肯定是用到了深度学习之类的算法，GitHub 也正在研究跟机器学习相关的东西，比如根据 repos（仓库）, code（代码）, issues（问题）, profiles（跟人中心） 和 users（用户信息）等信息，通过学习共享公共向量空间作为文本的代码表示，实现语义搜索，并取得了重大进展。

当然，具体的算法和机器学习方面，大家可以参看原文文章，英文的，具体介绍了是如何使用机器学习算法来实现语义搜索的，我就不具体介绍了，毕竟我的英文水平有限，以免误导大家。

文章地址：https://githubengineering.com/towards-natural-language-semantic-code-search/