論文の概要: Replication in Requirements Engineering: the NLP for RE Case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10265v2
- Date: Thu, 18 Apr 2024 09:20:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 21:00:27.842260
- Title: Replication in Requirements Engineering: the NLP for RE Case
- Title(参考訳): 要求工学におけるレプリケーション - REの場合のNLP-
- Authors: Sallam Abualhaija, F. BaŞAk Aydemir, Fabiano Dalpiaz, Davide Dell'Anna, Alessio Ferrari, Xavier Franch, Davide Fucci,
- Abstract要約: 自然言語処理(NLP)技術は要求工学(RE)分野に広く応用されている。
複製は、研究の文脈特異性を含むいくつかの要因によって妨げられる。
我々は、複製関連情報を強調した研究論文の構造化要約を提供することを目的として、IDカードと呼ばれる新しいアーティファクトを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.251594928574892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: [Context]} Natural language processing (NLP) techniques have been widely applied in the requirements engineering (RE) field to support tasks such as classification and ambiguity detection. Despite its empirical vocation, RE research has given limited attention to replication of NLP for RE studies. Replication is hampered by several factors, including the context specificity of the studies, the heterogeneity of the tasks involving NLP, the tasks' inherent hairiness, and, in turn, the heterogeneous reporting structure. [Solution] To address these issues, we propose a new artifact, referred to as ID-Card, whose goal is to provide a structured summary of research papers emphasizing replication-relevant information. We construct the ID-Card through a structured, iterative process based on design science. [Results] In this paper: (i) we report on hands-on experiences of replication, (ii) we review the state-of-the-art and extract replication-relevant information, (iii) we identify, through focus groups, challenges across two typical dimensions of replication: data annotation and tool reconstruction, and (iv) we present the concept and structure of the ID-Card to mitigate the identified challenges. [Contribution] This study aims to create awareness of replication in NLP for RE. We propose an ID-Card that is intended to foster study replication, but can also be used in other contexts, e.g., for educational purposes.
- Abstract(参考訳): [Context]} 自然言語処理(NLP)技術は,分類やあいまいさ検出などのタスクを支援するために,要求工学(RE)分野に広く応用されている。
経験的な職業にもかかわらず、RE研究はRE研究のためのNLPの複製に限定的に注意を向けている。
複製は、研究の文脈的特異性、NLPに関わるタスクの不均一性、タスク固有の毛髪、そして、不均一な報告構造など、いくつかの要因によって妨げられている。
[ソリューション]これらの課題に対処するため、複製関連情報を強調した研究論文の構造化要約を提供することを目標とするIDカードと呼ばれる新しいアーティファクトを提案する。
我々は,設計科学に基づく構造化,反復的なプロセスによりIDカードを構築する。
結果]本論文では,
(i)複製の経験について報告する。
(II) 現状を概観し, 複製関連情報を抽出する。
3) 焦点グループを通して、データアノテーションとツール再構築という2つの典型的な複製の側面にまたがる課題を識別する。
(4) 特定課題を軽減するため,IDカードの概念と構造を提示する。
[コントリビューション]本研究は,REのためのNLPにおける複製の意識を高めることを目的としている。
本稿では,学習の複製を促進することを目的としたIDカードを提案する。
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