代码搜索是开发者利用自然语言查询语句搜索符合其描述的代码片段的行为,是现代软件开发过程中最频繁的活动之一,开发者通过搜索寻找可复用的高质量代码。因此,提高代码搜索的准确度可以有效提高软件的质量和开发的效率。开发者需要根据语句及其上下文理解代码,这使得开发者倾向于搜索实现一定功能的函数或代码片段。因此,代码搜索系统使用的函数表示应该表达函数的功能。据此,本文分析了现有方法存在的两个问题:函数功能表达问题、多模态特征融合问题。现有方法使用函数源代码、抽象语法树、程序依赖图表示函数,但这些表示方式难以表示函数的功能。同时,现有方法使用向量拼接、向量相加等中间融合的策略融合多模态特征,使得多模态特征缺乏细粒度的交互,降低了代码搜索的准确度。为了解决上述问题,本文提出基于多重图嵌入的代码搜索方法,该方法在函数源代码层面实现代码搜索。本文的主要贡献如下:第一,针对函数功能表达问题,本文认为语句及其所处的顺序、分支、循环结构和数据依赖关系影响了语句和函数功能的表达,而控制流图表达了语句的顺序、分支和循环结构,数据依赖图表达了数据依赖关系。因此,本文使用控制流图和数据依赖图表示函数的功能。第二,针对多模态特征融合问题,本文使用早期融合的策略融合多模态特征,将控制流图和数据依赖图合并为一张有向多重图。该图在函数的表示层面融合了语句、控制流图、数据依赖图三种模态的特征,使得多模态特征可以实现细粒度的特征交互。基于函数的有向多重图表示,本文使用关系图卷积网络提取图的特征。第三,对比典型的基于文本特征和结构特征的方法,本文方法的准确度更高,表明多重图表示的上下文信息可以有效提高代码搜索的准确度,有助于提取代码的功能语义。同时,消融实验也表明控制流图和数据依赖图可以提升代码搜索的准确度,控制流图的贡献比数据依赖图大。最后,本文还对比了不同特征融合策略对搜索准确度的影响。实验表明,本文的早期融合策略可以提高搜索的准确度。但由于结构特征对搜索准确度的贡献比文本特征低,而不同的多模态特征融合策略仅影响到结构特征的融合,因此采用不同的特征融合策略对搜索准确度影响较小,搜索准确度的提升主要来源于控制流图和数据依赖图表达的上下文信息。