本研究では、注釈付きコード検索を提案し、その有効性を検討します。これは、自然言語のクエリを使用して、その意図の簡単な説明とともにコードスニペットを検索する方法です。3つのベンチマークデータセットを用いて、コード検索システムが説明文を利用してどのように改善できるかを調査しました。最近の転移学習と自然言語処理の進歩に基づき、自然言語の説明が付いたコード用のドメイン固有の検索モデルを作成しました。結果として、当モデルは、説明文を使用せず単に未注釈のコードからスニペットの意図を計算しようとする最先端のコード検索手法と比較して、有意に関連性の高い検索結果（平均逆順位での絶対的な改善率は最大20.6%）を提供することが示されました。