論文の概要: Which AI Technique Is Better to Classify Requirements? An Experiment with SVM, LSTM, and ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11547v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 09:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 23:45:27.956289
• Title: Which AI Technique Is Better to Classify Requirements? An Experiment with SVM, LSTM, and ChatGPT
• Title（参考訳）: 要求を分類する上で、どのAI技術が優れているか? SVM、LSTM、ChatGPTによる実験
• Authors: Abdelkarim El-Hajjami, Nicolas Fafin, Camille Salinesi,
• Abstract要約: 本稿では,要求分類のための2つのChatGPTモデルの実証評価を報告する。 以上の結果から,全ての要件クラスに最適なテクニックは存在しないことが明らかとなった。 少数ショット設定は、主にゼロショット結果が著しく低いシナリオで有用であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Large Language Models like ChatGPT have demonstrated remarkable proficiency in various Natural Language Processing tasks. Their application in Requirements Engineering, especially in requirements classification, has gained increasing interest. This paper reports an extensive empirical evaluation of two ChatGPT models, specifically gpt-3.5-turbo, and gpt-4 in both zero-shot and few-shot settings for requirements classification. The question arises as to how these models compare to traditional classification methods, specifically Support Vector Machine and Long Short-Term Memory. Based on five different datasets, our results show that there is no single best technique for all types of requirement classes. Interestingly, the few-shot setting has been found to be beneficial primarily in scenarios where zero-shot results are significantly low.
• Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTのような大規模言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を発揮している。 要求工学におけるそれらの応用、特に要求分類における応用は、ますます関心を集めている。 本稿では,2つのChatGPTモデル,特に gpt-3.5-turbo と gpt-4 を,ゼロショットと少数ショットの両方の要件分類において広範囲に評価した。 この問題は、これらのモデルが従来の分類手法、具体的にはベクターマシンとロング短期記憶をどう比較するかという問題である。 5つの異なるデータセットに基づいて、この結果から、すべてのタイプの要求クラスに最適なテクニックは存在しないことが判明した。 興味深いことに、いくつかのショット設定は、主にゼロショット結果が著しく低いシナリオで有用であることが判明した。

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