論文の概要: Supervised Semantic Similarity-based Conflict Detection Algorithm: S3CDA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13690v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 19:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-29 22:22:33.297247
• Title: Supervised Semantic Similarity-based Conflict Detection Algorithm: S3CDA
• Title（参考訳）: 意味的類似性に基づく衝突検出アルゴリズムS3CDA
• Authors: Garima Malik, Mucahit Cevik, Devang Parikh, Ayse Basar,
• Abstract要約: 本研究は,それらの意味的構成や文脈的意味を掘り下げることで,要求条件内での紛争識別の必要性に対処する。 本研究は,スーパービジョン・セマンティック類似性に基づく競合検出アルゴリズムと呼ばれる,自動的な競合検出手法を提案する。 類似度に基づく競合検出は、文の埋め込みとコサイン類似度を利用して、関連する候補要件を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249694498830561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of software development, the clarity, completeness, and comprehensiveness of requirements significantly impact the success of software systems. The Software Requirement Specification (SRS) document, a cornerstone of the software development life cycle, delineates both functional and nonfunctional requirements, playing a pivotal role in ensuring the quality and timely delivery of software projects. However, the inherent natural language representation of these requirements poses challenges, leading to potential misinterpretations and conflicts. This study addresses the need for conflict identification within requirements by delving into their semantic compositions and contextual meanings. Our research introduces an automated supervised conflict detection method known as the Supervised Semantic Similarity-based Conflict Detection Algorithm (S3CDA). This algorithm comprises two phases: identifying conflict candidates through textual similarity and employing semantic analysis to filter these conflicts. The similarity-based conflict detection involves leveraging sentence embeddings and cosine similarity measures to identify pertinent candidate requirements. Additionally, we present an unsupervised conflict detection algorithm, UnSupCDA, combining key components of S3CDA, tailored for unlabeled software requirements. Generalizability of our methods is tested across five SRS documents from diverse domains. Our experimental results demonstrate the efficacy of the proposed conflict detection strategy, achieving high accuracy in automated conflict identification.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発の領域では、要件の明確さ、完全性、包括性は、ソフトウェアシステムの成功に大きな影響を与えます。 ソフトウェア要件仕様(SRS)文書は、ソフトウェア開発ライフサイクルの基礎であり、機能的要件と非機能的要件の両方を規定し、ソフトウェアプロジェクトの品質とタイムリーなデリバリを保証する上で重要な役割を担います。 しかし、これらの要件の固有の自然言語表現は、潜在的な誤解や矛盾を引き起こす。 本研究は,それらの意味的構成や文脈的意味を掘り下げることで,要求条件内での紛争識別の必要性に対処する。 本研究は,S3CDA(Supervised Semantic similarity-based Conflict Detection Algorithm)と呼ばれる自動コンフリクト検出手法を提案する。 このアルゴリズムは、テキストの類似性を通じて競合候補を識別し、これらの競合をフィルタリングするために意味分析を利用する。 類似度に基づく競合検出は、文の埋め込みとコサイン類似度を利用して、関連する候補要件を識別する。 さらに,ラベルのないソフトウェア要件に合わせて,S3CDAのキーコンポーネントを組み合わせて,教師なしの競合検出アルゴリズムUnSupCDAを提案する。 本手法の汎用性は,5つのSRS文書にまたがって検証される。 提案手法の有効性を実験的に検証し, 自動競合検出の精度向上を図った。

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