代码搜索的目标是辅助开发者搜索符合开发需求的代码,是软件工程的重要研究领域之一。传统的代码搜索采用字符串匹配技术将搜索文本中的词和代码中的词直接匹配,或将搜索文本和代码转换成中间表示进行匹配,忽略搜索文本上下文语义和代码之间的关系等信息,导致了代码搜索的准确率较低。针对上述不足,本文提出一种基于代码描述语义向量的Java代码搜索方法（简称CDSVJCS,Code Description Semantics Vector based Java Code Search）。该方法以开发者活跃的Github项目托管平台的开源项目源代码和Stack Overflow开源社区问答系统的问答数据为依托,利用代码文本描述和代码块的映射关系,提取并构建“代码描述-代码块库”,提供了代码搜索的基础数据;其次,CDSVJCS利用句法分析和fastText词向量,将搜索文本和代码描述经过句法分析后转换到向量空间,从上下文的角度计算搜索文本和代码描述的相似度,结合代码描述和代码块之间的映射关系,生成初始搜索结果;最后,基于初始搜索结果,利用基于LSTM-RNN的相似代码检测的分类算法,将搜索结果划分为符合搜索需求的代码集和不符合搜索需求的代码集,将符合搜索需求的代码集作为最终搜索结果。在tutorialspoint网站收集的代码描述文本数据集作为搜索的输入文本,将本文提出的算法与已有的代码搜索方法进行测试分析和对比,通过人工评价搜索结果,验证CDSVJCS算法的有效性。实验结果表明,文本所提出的算法在₁F、F₁₀、PDCG值等指标上相对于已有的算法有所提高。