論文の概要: Designing NLP-based solutions for requirements variability management:
experiences from a design science study at Visma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07145v1
- Date: Sun, 11 Feb 2024 10:12:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 17:19:06.820194
- Title: Designing NLP-based solutions for requirements variability management:
experiences from a design science study at Visma
- Title（参考訳）: 要件変数管理のためのNLPベースのソリューションの設計 - Vismaのデザイン科学研究から-
- Authors: Parisa Elahidoost, Michael Unterkalmsteiner, Davide Fucci, Peter
Liljenberg, Jannik Fischbach
- Abstract要約: 本経験報告は,産業における要求工学研究における設計科学の適用から得られた知見を概説する。
要件変数の問題に対処するための様々な戦略を提示し、評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.063380369801306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Context and motivation: In this industry-academia collaborative project, a
team of researchers, supported by a software architect, business analyst, and
test engineer explored the challenges of requirement variability in a large
business software development company. Question/problem: Following the design
science paradigm, we studied the problem of requirements analysis and tracing
in the context of contractual documents, with a specific focus on managing
requirements variability. This paper reports on the lessons learned from that
experience, highlighting the strategies and insights gained in the realm of
requirements variability management. Principal ideas/results: This experience
report outlines the insights gained from applying design science in
requirements engineering research in industry. We show and evaluate various
strategies to tackle the issue of requirement variability. Contribution: We
report on the iterations and how the solution development evolved in parallel
with problem understanding. From this process, we derive five key lessons
learned to highlight the effectiveness of design science in exploring solutions
for requirement variability in contract-based environments.
- Abstract（参考訳）: コンテキストとモチベーション: この産学連携プロジェクトでは、ソフトウェアアーキテクト、ビジネスアナリスト、テストエンジニアが支援する研究チームが、大規模ビジネスソフトウェア開発企業における要件変動の課題を調査した。
質問/課題: 設計科学のパラダイムに従い、要求分析と契約文書の文脈での追跡の問題を特に要求の変動性を管理することに焦点を当てて検討した。
本稿では,その経験から学んだ教訓を報告するとともに,要求変動管理の領域で得られた戦略と洞察を明らかにする。
主観/反感: この経験報告は、産業における要求工学研究にデザイン科学を適用することで得られる洞察を概説する。
要件変動問題に取り組むための様々な戦略を提示し,評価する。
コントリビューション: イテレーションとソリューション開発が問題理解と並行して進化したことを報告します。
このプロセスから,契約ベースの環境における要求変動に対するソリューションを探究する上で,設計科学の有効性を強調した5つの重要な教訓を導き出した。
関連論文リスト
- Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - Teaching Research Design in Software Engineering [1.9659095632676098]
経験的ソフトウェア工学(ESE)は、新しい技術を採用する際の実践を伝える知識を批判的に評価し提供することを目的とした競争力として登場した。
この章では、ESEにおけるソフトウェアエンジニアと研究者の教育に不可欠な研究設計の基礎的スキルについて教えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T21:06:13Z) - Defining Requirements Strategies in Agile: A Design Science Research Study [4.110602799032192]
調査によると、現在アジャイル開発で直面している課題の多くは、要件エンジニアリングに関連している。
本稿では、未定義の要求戦略からアジャイル開発で生じる重要な課題について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T07:57:32Z) - Practices, Challenges, and Opportunities When Inferring Requirements From Regulations in the FinTech Sector - An Industrial Study [1.0936851319953484]
規制規範を理解して解釈し、それらからソフトウェア要件を推測することは、規制コンプライアンスへの重要なステップである。
本研究では,規制文脈における要求工学の複雑さを考察し,諸問題を指摘し,詳細に議論する。
ソフトウェア開発における規制要件を管理するための重要なプラクティスを特定し、いくつかの課題を特定しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-05T09:39:08Z) - Challenges and Practices in Aligning Requirements with Verification and
Validation: A Case Study of Six Companies [10.508558932045032]
要件エンジニアリングと検証と検証(VV)との微妙な整合性は、適切な品質の製品を提供する際に問題を引き起こす可能性がある。
我々は6つのソフトウェア開発企業から30人の実践者を対象にインタビューを行い,REとVVの整合性に関する問題点を把握すべく,マルチユニットケーススタディを実施してきた。
結果として、個々のREやVVアクティビティの品質から、トレースやツールを通じて、戦略や目標、設計レベルで共通の理解を共有することに至るまで、REとVVの整合性に関する現在の業界の課題とプラクティスが説明されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T02:39:53Z) - Challenges in aligning requirements engineering and verification in a
large-scale industrial context [7.92131557859946]
本稿では,要件と検証プロセスの整合性に関する重要な課題を特定するインタビューの予備的結果を示す。
本研究の成果は,組織内のアライメントを調査するための基盤として,実践者が利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-23T20:08:49Z) - GLUECons: A Generic Benchmark for Learning Under Constraints [102.78051169725455]
本研究では,自然言語処理とコンピュータビジョンの分野における9つのタスクの集合であるベンチマークを作成する。
外部知識を制約としてモデル化し、各タスクの制約のソースを特定し、これらの制約を使用するさまざまなモデルを実装します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-16T16:45:36Z) - AR-LSAT: Investigating Analytical Reasoning of Text [57.1542673852013]
テキストの分析的推論の課題を研究し、1991年から2016年までのロースクール入学試験からの質問からなる新しいデータセットを紹介します。
我々は,この課題をうまくこなすために必要な知識理解と推論能力を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-14T02:53:32Z) - Consistency-based Merging of Variability Models [62.997667081978825]
本稿では,コンテキストモデリングとコンフリクト検出の概念に基づく可変性モデル統合のアプローチを紹介する。
基礎となる概念と対応する性能分析の結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-15T16:28:42Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Reinforcement Learning for Flexibility Design Problems [77.37213643948108]
フレキシビリティ設計問題に対する強化学習フレームワークを開発した。
実験の結果、RL法は古典的手法よりも優れた解を常に見出すことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-02T02:44:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。