論文の概要: On Systematically Building a Controlled Natural Language for Functional
Requirements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01355v1
- Date: Mon, 4 May 2020 09:55:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 01:24:32.635916
- Title: On Systematically Building a Controlled Natural Language for Functional
Requirements
- Title(参考訳): 機能要件のための制御自然言語の構築に関する研究
- Authors: Alvaro Veizaga, Mauricio Alferez, Damiano Torre, Mehrdad Sabetzadeh,
Lionel Briand
- Abstract要約: 自然言語(NL)は、ソフトウェア要件仕様(SRS)において広く普及している。
その人気と広く使われているにもかかわらず、NLはあいまいさ、曖昧さ、不完全さといった品質の問題に高い傾向にある。
要求文書の品質問題を防止する手段として,制御自然言語(CNL)が提案されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9676973500772887
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: [Context] Natural language (NL) is pervasive in software requirements
specifications (SRSs). However, despite its popularity and widespread use, NL
is highly prone to quality issues such as vagueness, ambiguity, and
incompleteness. Controlled natural languages (CNLs) have been proposed as a way
to prevent quality problems in requirements documents, while maintaining the
flexibility to write and communicate requirements in an intuitive and
universally understood manner. [Objective] In collaboration with an industrial
partner from the financial domain, we systematically develop and evaluate a
CNL, named Rimay, intended at helping analysts write functional requirements.
[Method] We rely on Grounded Theory for building Rimay and follow well-known
guidelines for conducting and reporting industrial case study research.
[Results] Our main contributions are: (1) a qualitative methodology to
systematically define a CNL for functional requirements; this methodology is
general and applicable to information systems beyond the financial domain, (2)
a CNL grammar to represent functional requirements; this grammar is derived
from our experience in the financial domain, but should be applicable, possibly
with adaptations, to other information-system domains, and (3) an empirical
evaluation of our CNL (Rimay) through an industrial case study. Our
contributions draw on 15 representative SRSs, collectively containing 3215 NL
requirements statements from the financial domain. [Conclusion] Our evaluation
shows that Rimay is expressive enough to capture, on average, 88% (405 out of
460) of the NL requirements statements in four previously unseen SRSs from the
financial domain.
- Abstract(参考訳): [コンテキスト]自然言語(NL)は、ソフトウェア要件仕様(SRS)において広く普及しています。
しかし、その人気と広く使われているにもかかわらず、NLはあいまいさ、曖昧さ、不完全さといった品質の問題に高い傾向にある。
制御自然言語(cnls)は、直感的かつ普遍的に理解された方法で要求を書き、伝達する柔軟性を維持しながら、要求文書の品質問題を防止する方法として提案されている。
[目的]金融分野の産業パートナーと共同で、アナリストが機能要件を書くのを支援することを目的としたCNLを体系的に開発・評価します。
【方法】利米建築の根拠理論に依拠し、工業事例研究の実施・報告の指針を定めている。
[Results] Our main contributions are: (1) a qualitative methodology to systematically define a CNL for functional requirements; this methodology is general and applicable to information systems beyond the financial domain, (2) a CNL grammar to represent functional requirements; this grammar is derived from our experience in the financial domain, but should be applicable, possibly with adaptations, to other information-system domains, and (3) an empirical evaluation of our CNL (Rimay) through an industrial case study.
当社のコントリビューションは、金融ドメインから3215NLの要求文をまとめて含む15の代表的SRSを参考にしています。
[結論]我々の評価は、金融分野の4つの未確認SRSにおいて、NL要求文の88%(460件中405件)を、平均的に把握できるほど表現力があることを示している。
関連論文リスト
- The FinBen: An Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、金融分野におけるLLMの能力を徹底的に評価するために設計された、初めての包括的なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、23の財務タスクにわたる35のデータセットを含み、Cattell-Horn-Carroll理論にインスパイアされた3つの難易度に分類されている。
GPT-4, ChatGPT, そして最新のGeminiを含む15の代表的なLCMを評価した結果, 金融分野におけるその強みと限界についての知見が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T02:16:16Z) - Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey [56.21534358429998]
LLM(Large Language Models)の導入は、生成されたコンテンツ品質を評価するための新たな道を開いた。
既存のLCMに基づく評価指標を整理するためのコヒーレントな分類法を提案する。
この調査は、研究者に洞察を提供し、より公平で高度なNLG評価手法を提唱することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T15:59:09Z) - Practical Guidelines for the Selection and Evaluation of NLP Techniques
in RE [10.371262281803755]
自然言語処理(NLP)が要求自動化の基礎になった。
本書では,NLP技術の選択に関するガイドラインと,要求工学の文脈における評価について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T02:24:35Z) - Status Quo and Problems of Requirements Engineering for Machine
Learning: Results from an International Survey [7.164324501049983]
要求工学(RE)は、機械学習対応システムにおいて多くの問題を解決するのに役立つ。
我々は,ML対応システムにおけるREの現状と問題点について,実践者の知見を収集する調査を行った。
MLプロジェクトでは,REプラクティスに有意な違いが認められた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T15:53:50Z) - Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical
Reasoning Capabilities of Language Models [58.76688462256284]
大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。
一つのタスクトレーニング,複数タスクトレーニング,および思考知識の蒸留微調整手法の連鎖について検討し,異なる論理的推論カテゴリにおけるモデルの性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T01:00:50Z) - Automated Smell Detection and Recommendation in Natural Language
Requirements [8.672583050502496]
Paskaは、任意の自然言語(NL)要求を入力するツールである。
要求の匂いとして品質問題を自動的に検出し、品質を改善するための推奨を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T19:01:25Z) - IXA/Cogcomp at SemEval-2023 Task 2: Context-enriched Multilingual Named
Entity Recognition using Knowledge Bases [53.054598423181844]
3つのステップからなる新しいNERカスケードアプローチを提案する。
我々は、細粒度および新興物質を正確に分類する上で、外部知識基盤の重要性を実証的に示す。
本システムは,低リソース言語設定においても,マルチコネラ2共有タスクにおいて頑健な性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T20:30:34Z) - Requirement Formalisation using Natural Language Processing and Machine
Learning: A Systematic Review [11.292853646607888]
我々は,要求工学におけるNLP技術とML技術の現状を概説するために,体系的な文献レビューを行った。
NLPアプローチは、構造化データと半構造化データに対する一次操作である自動RFに使用される最も一般的なNLP手法であることがわかった。
また,本研究では,従来のML技術が研究に大きく貢献する代わりに,Deep Learning(DL)技術が広く用いられていることも明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-18T17:36:21Z) - The Use of NLP-Based Text Representation Techniques to Support
Requirement Engineering Tasks: A Systematic Mapping Review [1.5469452301122177]
研究の方向性は、語彙的・構文的特徴の使用から高度な埋め込み技術の使用へと変化した。
既存の文献の4つのギャップ、それらが問題となる理由、そして今後の研究がそれらにどう対処し始めるかを特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-17T02:47:26Z) - Deconstructing NLG Evaluation: Evaluation Practices, Assumptions, and
Their Implications [85.24952708195582]
本研究では,NLG評価を形作る目標,コミュニティプラクティス,前提,制約について検討する。
その影響と倫理的考察の具体化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T18:00:11Z) - Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its
application to Operational Processes [61.20223338508952]
信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。
近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。
この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-30T10:27:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。