许多开发者使用 Stack Overflow 搜索开发中遇到的问题，有时候需要查询的结果中有通俗的讲解，而且最好还能够带上代码 demo，但是两者同时很完美地满足要求还是比较困难的。不过最近 Stack Overflow 官方博客上介绍了一种智能化的技术，或许可以解决这一问题。

新技术名叫 CROKAGE（Crowd Knowledge Answer Generator，群众知识答案生成器），它来源于今年早些时候一个计算机科学研究小组发表的一篇论文，CROKAGE 可以将提问作为查询，然后返回相关的、全面的编程解决方案，所谓全面，就是说它不仅有代码片段，还包括简洁的自然语言解释，这样开发者就不用在众多的答案中拼凑出一个解决方案。

CROKAGE 使用 Stack Overflow 上的数百万个 Q&A 作为训练语料库进行训练，还扩展了自然语言查询（任务描述），包括从 Stack Overflow 中仔细挖掘出来的独特的开源软件库和功能术语。

对于返回来的候选答案，研究人员组合了四个加权因子进行排序，他们利用传统的信息检索（IR）指标，如 TF-IDF 和非对称相关性，同时为了适应 Stack Overflow 的环境，还采用了非常适合软件特定文档的针对性排序机制。

简单来讲，整个动作机制如前边的图片所示，主要分为几个步骤：

• A、语料库准备

• B、构建模型，map、索引

• C、搜索相关答案

• D、整合编程解决方案

研究团队还对结果进行了对比，如下图所示，在对比中，CROKAGE 给出的建议答案中，代码示例的相关性、代码解释的清晰度以及整体解决方案的质量（也就是代码+解释的整体质量），比目前最先进的工具产出了更好的结果。

目前 CROKAGE 还有一些局限性，比如它仅支持 Java 语言的相关查询，而且如果问题描述比较差，那工具也无法给出如何改进的建议。

开发者可以通过 http://www.isel.ufu.br:9000 体验该功能。

关于该功能的更多信息，查看：

• https://stackoverflow.blog/2019/08/14/crokage-a-new-way-to-search-stack-overflow

• https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3339130