論文の概要: Transfer learning for conflict and duplicate detection in software requirement pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03709v2
• Date: Tue, 30 Jul 2024 16:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 23:09:12.667894
• Title: Transfer learning for conflict and duplicate detection in software requirement pairs
• Title（参考訳）: ソフトウェア要件ペアにおける競合と重複検出のための伝達学習
• Authors: Garima Malik, Savas Yildirim, Mucahit Cevik, Ayse Bener, Devang Parikh,
• Abstract要約: ソフトウェアプロジェクトの成功には、ソフトウェア要件の一貫性と全体的な表現が重要です。 本研究では,ソフトウェア要件仕様の矛盾や重複を自動的に識別することで,ソフトウェア開発プロセスの効率を向上させることを目的とする。 コンフリクトと重複識別タスクのために,Sentence-BERTとBiエンコーダを組み込んだ新しいトランスフォーマーアーキテクチャSR-BERTを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5359378066251386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistent and holistic expression of software requirements is important for the success of software projects. In this study, we aim to enhance the efficiency of the software development processes by automatically identifying conflicting and duplicate software requirement specifications. We formulate the conflict and duplicate detection problem as a requirement pair classification task. We design a novel transformers-based architecture, SR-BERT, which incorporates Sentence-BERT and Bi-encoders for the conflict and duplicate identification task. Furthermore, we apply supervised multi-stage fine-tuning to the pre-trained transformer models. We test the performance of different transfer models using four different datasets. We find that sequentially trained and fine-tuned transformer models perform well across the datasets with SR-BERT achieving the best performance for larger datasets. We also explore the cross-domain performance of conflict detection models and adopt a rule-based filtering approach to validate the model classifications. Our analysis indicates that the sentence pair classification approach and the proposed transformer-based natural language processing strategies can contribute significantly to achieving automation in conflict and duplicate detection
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアプロジェクトの成功には、ソフトウェア要件の一貫性と全体的な表現が重要です。 本研究では,ソフトウェア要件仕様の矛盾や重複を自動的に識別することで,ソフトウェア開発プロセスの効率を向上させることを目的とする。 要求対分類タスクとして競合と重複検出問題を定式化する。 コンフリクトと重複識別タスクのために,Sentence-BERTとBiエンコーダを組み込んだ新しいトランスフォーマーアーキテクチャSR-BERTを設計する。 さらに,教師付きマルチステージ微調整を事前学習したトランスモデルに適用する。 4つの異なるデータセットを用いて、異なる転送モデルの性能をテストする。 逐次訓練および微調整されたトランスフォーマーモデルは、SR-BERTでデータセット全体にわたって良好に動作し、より大きなデータセットに対して最高のパフォーマンスを実現している。 また、競合検出モデルのドメイン間性能についても検討し、モデル分類を検証するためにルールベースのフィルタリング手法を採用する。 分析の結果,文対分類手法とトランスフォーマーに基づく自然言語処理手法が競合の自動化と重複検出の達成に大きく貢献することが示された。

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