論文の概要: Automated Smell Detection and Recommendation in Natural Language Requirements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07097v2
• Date: Sat, 25 Nov 2023 08:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:18:23.315312
• Title: Automated Smell Detection and Recommendation in Natural Language Requirements
• Title（参考訳）: 自然言語要件における匂いの自動検出と推薦
• Authors: Alvaro Veizaga, Seung Yeob Shin, Lionel C. Briand
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.672583050502496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Requirement specifications are typically written in natural language (NL) due to its usability across multiple domains and understandability by all stakeholders. However, unstructured NL is prone to quality problems (e.g., ambiguity) when writing requirements, which can result in project failures. To address this issue, we present a tool, named Paska, that takes as input any NL requirements, automatically detects quality problems as smells in the requirements, and offers recommendations to improve their quality. Our approach relies on natural language processing (NLP) techniques and a state-of-the-art controlled natural language (CNL) for requirements (Rimay), to detect smells and suggest recommendations using patterns defined in Rimay to improve requirement quality. We evaluated Paska through an industrial case study in the financial domain involving 13 systems and 2725 annotated requirements. The results show that our tool is accurate in detecting smells (89% precision and recall) and suggesting appropriate Rimay pattern recommendations (96% precision and 94% recall).
• Abstract（参考訳）: 要求仕様は一般的に自然言語(NL)で記述されるが、それは複数のドメインにまたがるユーザビリティと、すべての利害関係者による理解性のためである。 しかし、非構造化nlは要求を書く際に品質の問題(例えばあいまいさ)を起こしやすいため、プロジェクトの失敗につながる可能性がある。 この問題に対処するため、我々はPaskaというツールを提案し、NL要求を入力として、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レコメンデーションを提供する。 提案手法は,要求(Rimay)に対する自然言語処理(NLP)技術と最先端制御自然言語(CNL)に依存し,匂いを検出し,要求品質を向上させるためにRimayで定義されたパターンを用いて推奨する。 13のシステムと2725のアノテート要件を含む金融分野での産業ケーススタディを通じてPaskaを評価した。 その結果,このツールは嗅覚検出 (89% の精度とリコール) と適切なリメイパターン推薦 (96% の精度と 94% のリコール) に有効であることがわかった。

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