論文の概要: Understanding the Challenges of Deploying Live-Traceability Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10972v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 14:34:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 19:13:16.391325
• Title: Understanding the Challenges of Deploying Live-Traceability Solutions
• Title（参考訳）: ライブトレーサビリティソリューションの展開の課題を理解する
• Authors: Alberto D. Rodriguez, Katherine R. Dearstyne, Jane Cleland-Huang
• Abstract要約: SAFA.aiは、ほぼリアルタイムな環境で自動トレーサビリティを提供する、プロジェクト固有モデルを微調整するスタートアップである。 本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを商業化する上での課題について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.235173351109374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software traceability is the process of establishing and maintaining relationships between artifacts in a software system. This process is crucial to many engineering processes, particularly for safety critical projects; however, it is labor-intensive and error-prone. Automated traceability has been a long awaited tool for project managers of these systems, and due to the semantic similarities between linked artifacts, NLP techniques, such as transformer models, may be leveraged to accomplish this task. SAFA.ai is a startup focusing on fine-tuning project-specific models that deliver automated traceability in a near real-time environment. The following paper describes the challenges that characterize commercializing software traceability and highlights possible future directions.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアトレーサビリティは、ソフトウェアシステム内のアーティファクト間の関係を確立し維持するプロセスである。 このプロセスは多くのエンジニアリングプロセス、特に安全クリティカルなプロジェクトにとって重要であるが、労働集約的でエラーを起こしやすい。 自動トレーサビリティは、これらのシステムのプロジェクトマネージャにとって長い間待ち望まれていたツールであり、リンクされたアーティファクト間のセマンティックな類似性のため、トランスフォーマーモデルのようなNLP技術がこのタスクを達成するために利用することができる。 SAFA.aiは、ほぼリアルタイムな環境で自動トレーサビリティを提供する、プロジェクト固有モデルを微調整するスタートアップである。 以下の論文は、ソフトウェアトレーサビリティの商用化を特徴付ける課題を説明し、今後の方向性を強調する。

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