論文の概要: TRIAD: Automated Traceability Recovery based on Biterm-enhanced
Deduction of Transitive Links among Artifacts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16854v2
- Date: Wed, 17 Jan 2024 01:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 19:37:58.385465
- Title: TRIAD: Automated Traceability Recovery based on Biterm-enhanced
Deduction of Transitive Links among Artifacts
- Title（参考訳）: TRIAD: 人工物間の遷移リンクの2段階的推論に基づく自動トレーサビリティ回復
- Authors: Hui Gao, Hongyu Kuang, Wesley K. G. Assun\c{c}\~ao, Christoph
Mayr-Dorn, Guoping Rong, He Zhang, Xiaoxing Ma, Alexander Egyed
- Abstract要約: トレーサビリティにより、ステークホルダは、ソフトウェアライフサイクル全体で導入されたソフトウェアアーティファクト間のトレースリンクを抽出し、理解することができます。
ほとんどの場合、Information Retrieval (IR) など、ソフトウェアアーティファクト間のテキストの類似性に依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.92293118080274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traceability allows stakeholders to extract and comprehend the trace links
among software artifacts introduced across the software life cycle, to provide
significant support for software engineering tasks. Despite its proven
benefits, software traceability is challenging to recover and maintain
manually. Hence, plenty of approaches for automated traceability have been
proposed. Most rely on textual similarities among software artifacts, such as
those based on Information Retrieval (IR). However, artifacts in different
abstraction levels usually have different textual descriptions, which can
greatly hinder the performance of IR-based approaches (e.g., a requirement in
natural language may have a small textual similarity to a Java class). In this
work, we leverage the consensual biterms and transitive relationships (i.e.,
inner- and outer-transitive links) based on intermediate artifacts to improve
IR-based traceability recovery. We first extract and filter biterms from all
source, intermediate, and target artifacts. We then use the consensual biterms
from the intermediate artifacts to extend the biterms of both source and target
artifacts, and finally deduce outer and inner-transitive links to adjust text
similarities between source and target artifacts. We conducted a comprehensive
empirical evaluation based on five systems widely used in other literature to
show that our approach can outperform four state-of-the-art approaches, and how
its performance is affected by different conditions of source, intermediate,
and target artifacts. The results indicate that our approach can outperform
baseline approaches in AP over 15% and MAP over 10% on average.
- Abstract（参考訳）: トレーサビリティ(traceability)は、ソフトウェアライフサイクルにまたがって導入されたソフトウェアアーチファクト間のトレースリンクを抽出し、理解し、ソフトウェアエンジニアリングタスクに重要なサポートを提供する。
実績のあるメリットにもかかわらず、ソフトウェアのトレーサビリティは手作業で回復と維持が難しい。
したがって、自動トレーサビリティに対する多くのアプローチが提案されている。
ほとんどの場合、Information Retrieval (IR) など、ソフトウェアアーティファクト間のテキストの類似性に依存している。
しかしながら、異なる抽象レベルのアーティファクトは、通常異なるテキスト記述を持ち、IRベースのアプローチのパフォーマンスを著しく阻害する(例えば、自然言語の要件は、Javaクラスと小さなテキストの類似性を持つ)。
本研究では, 中間アーティファクトに基づく合意的二項関係と推移的関係(内部および外部推移的リンク)を利用して, 赤外線トレーサビリティの回復を図る。
まず、すべてのソース、中間、およびターゲットアーティファクトから二項を抽出およびフィルタリングします。
次に、中間アーティファクトと対象アーティファクトの両方のバイターを拡張するために、中間アーティファクトからの合意バイターを使用し、最終的に外部および内部推移的リンクを推論し、ソースと対象アーティファクト間のテキスト類似性を調整する。
我々は,他の文献で広く使用されている5つのシステムに基づく総合的な実証評価を行い,我々のアプローチが4つの最先端アプローチを上回り,その性能がソース,中間,ターゲットアーティファクトの異なる条件にどのように影響するかを示した。
その結果,本手法はAPのベースラインアプローチを15%以上,MAPを10%以上上回る結果が得られた。
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