软件工程各阶段产生的软件过程产品主要包括软件需求文档、设计文档、用户手册、测试用例、软件代码等，也就是说，软件过程产品主要以文档和代码的形式存在。因此，文档．代码可追溯关联挖掘对程序理解、软件维护、需求可追溯、变更分析和软件复用等许多软件工程活动有很大的帮助。尤其，随着国内软件的日益成熟，中文文档和英文代码之间新型的跨语言可追溯关联挖掘也逐渐成为当前研究热点。　　 现阶段缺乏自动或半自动地构建并维护文档．代码间的可追溯关联的有效技术段。本文首先深入研究现有的各种可追溯技术现有的可追溯关联挖掘技术，主要有静态关联挖掘技术和动态关联挖掘技术，，并分析了这些关联挖掘技术各自存在的局限。接着，本文系统地研究了当把文档和代码都看为静态文本时，检索技术(lnformation Retrieval，IR)在自动挖掘建立在语义基础之上的代码，文档的可追溯关联信息中的应用，并提出了基于潜在语义索引(LSI)的新的动态关联挖掘技术。　　 该技术在充分研究LSI的基础上，将机器翻译技术和信息检索技术LSI应用到中文文档-英文代码可追溯关联挖掘中，提出了可追溯关联挖掘模型，并在此基础上基于Matlab开发了可追溯关联工具TLG，基于潜在语义索引(LSI)关联挖掘技术解决了静态关联挖掘技术中追溯链难以维护的问题，为软件过程产品之间关联追溯提供一种切实有效的方法，将为软件的维护带来积极的作用。实验结果表明，查全率和查准率都有一定的提高，从而表明在提取代码与中文文档间可追溯性关联信息时，考虑中文文档和代码的固有特点和采用潜在语义索引，将有助于提高检索系统的查全率和查准率。