論文の概要: Natural Language Processing for Requirements Formalization: How to
Derive New Approaches?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13272v1
- Date: Sat, 23 Sep 2023 05:45:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 20:51:34.087765
- Title: Natural Language Processing for Requirements Formalization: How to
Derive New Approaches?
- Title（参考訳）: 要件の形式化のための自然言語処理:新しいアプローチの導出方法
- Authors: Viju Sudhi and Libin Kutty and Robin Gr\"opler
- Abstract要約: 我々はNLPの分野における主要な考え方と最先端の方法論について論じる。
我々は2つの異なるアプローチを詳細に議論し、ルールセットの反復的開発を強調した。
提案手法は, 自動車分野と鉄道分野の2つの産業分野において実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32885740436059047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is a long-standing desire of industry and research to automate the
software development and testing process as much as possible. In this process,
requirements engineering (RE) plays a fundamental role for all other steps that
build on it. Model-based design and testing methods have been developed to
handle the growing complexity and variability of software systems. However,
major effort is still required to create specification models from a large set
of functional requirements provided in natural language. Numerous approaches
based on natural language processing (NLP) have been proposed in the literature
to generate requirements models using mainly syntactic properties. Recent
advances in NLP show that semantic quantities can also be identified and used
to provide better assistance in the requirements formalization process. In this
work, we present and discuss principal ideas and state-of-the-art methodologies
from the field of NLP in order to guide the readers on how to create a set of
rules and methods for the semi-automated formalization of requirements
according to their specific use case and needs. We discuss two different
approaches in detail and highlight the iterative development of rule sets. The
requirements models are represented in a human- and machine-readable format in
the form of pseudocode. The presented methods are demonstrated on two
industrial use cases from the automotive and railway domains. It shows that
using current pre-trained NLP models requires less effort to create a set of
rules and can be easily adapted to specific use cases and domains. In addition,
findings and shortcomings of this research area are highlighted and an outlook
on possible future developments is given.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発とテストのプロセスを可能な限り自動化したい、という業界や研究の長年の願望です。
このプロセスでは、要件エンジニアリング(RE)が、それに基づいて構築される他のすべてのステップに対して、基本的な役割を果たす。
ソフトウェアシステムの複雑さと多様性の増大に対処するモデルベース設計およびテスト手法が開発されている。
しかし、自然言語で提供される大量の機能要件から仕様モデルを作成するには、依然として大きな努力が必要である。
自然言語処理(NLP)に基づく多くのアプローチが、主に構文特性を用いた要求モデルを生成するために文献で提案されている。
nlpの最近の進歩は、意味量も識別でき、要求の形式化プロセスをより良く支援するために使うことができることを示している。
本研究は,nlpの分野から主要なアイデアと最先端の方法論を提示・議論し,読者に対して,要求の半自動形式化のための規則と手法を,それぞれのユースケースとニーズに応じて作成する方法を指導する。
ルールセットの反復的開発について,2つの異なるアプローチを詳細に論じる。
要求モデルは擬似コードの形式で人間と機械で読める形式で表現される。
提案手法は,自動車分野と鉄道分野の2つの産業利用事例で実証された。
これは、既存のトレーニング済みのNLPモデルを使用することで、ルールセットの作成に労力を要せず、特定のユースケースやドメインに容易に適応できることを示しています。
また,本研究領域の発見と欠点が強調され,今後の発展への展望が示された。
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