論文の概要: Natural Language in Requirements Engineering for Structure Inference --
An Integrative Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05065v1
- Date: Thu, 10 Feb 2022 14:46:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-11 22:56:43.116050
- Title: Natural Language in Requirements Engineering for Structure Inference --
An Integrative Review
- Title（参考訳）: 構造推論に必要な自然言語 -統合的考察-
- Authors: Maximilian Vierlboeck, Carlo Lipizzi, Roshanak Nilchiani
- Abstract要約: 本稿では,要求工学のための自然言語処理ツールに関する総合的なレビューを提供する。
その結果、現在、情報構造の直接的/一次的抽出を可能にするオープンソースアプローチは存在しない。
アルゴリズム、知識ベース、テキストコーパスを個別に管理できるアプローチが追求される可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The automatic extraction of structure from text can be difficult for
machines. Yet, the elicitation of this information can provide many benefits
and opportunities for various applications. Benefits have also been identified
for the area of Requirements Engineering. To evaluate what work has been done
and is currently available, the paper at hand provides an integrative review
regarding Natural Language Processing (NLP) tools for Requirements Engineering.
This assessment was conducted to provide a foundation for future work as well
as deduce insights from the stats quo. To conduct the review, the history of
Requirements Engineering and NLP are described as well as an evaluation of over
136 NLP tools. To assess these tools, a set of criteria was defined. The
results are that currently no open source approach exists that allows for the
direct/primary extraction of information structure and even closed source
solutions show limitations such as supervision or input limitations, which
eliminates the possibility for fully automatic and universal application. As a
results, the authors deduce that the current approaches are not applicable and
a different methodology is necessary. An approach that allows for individual
management of the algorithm, knowledge base, and text corpus is a possibility
being pursued.
- Abstract（参考訳）: テキストからの構造の自動抽出は機械にとって困難である。
しかし、この情報の活用は様々なアプリケーションに多くの利益と機会をもたらすことができる。
要求工学の分野でも利益が特定されている。
この論文は、要求工学のための自然言語処理(NLP)ツールに関する統合的なレビューを提供する。
この評価は、将来の研究の基盤を提供するとともに、統計から洞察を導き出すために行われた。
本レビューでは,要求工学とNLPの歴史と136以上のNLPツールの評価について述べる。
これらのツールを評価するために、一連の基準を定義した。
その結果,情報構造の直接的/一次的抽出が可能なオープンソースアプローチは存在せず,クローズドソースソリューションにおいても,監視や入力制限などの制限が示されており,完全自動およびユニバーサルアプリケーションの可能性は排除されている。
その結果、著者らは現在のアプローチは適用不可能であり、異なる方法論が必要であると推測した。
アルゴリズム、知識ベース、テキストコーパスの個別管理を可能にするアプローチが追求されている。
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