論文の概要: How LLMs Aid in UML Modeling: An Exploratory Study with Novice Analysts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17739v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 00:38:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:30:48.528471
• Title: How LLMs Aid in UML Modeling: An Exploratory Study with Novice Analysts
• Title（参考訳）: LLMがUMLモデリングにどのように役立つか - 初心者アナリストによる探索的研究
• Authors: Beian Wang, Chong Wang, Peng Liang, Bing Li, Cheng Zeng,
• Abstract要約: GPT-3, Large Language Models (LLMs) は、ソフトウェア工学の分野における研究者、実践者、教育者の目を引いている。 本稿では、LLMが初心者アナリストに対して、ユースケースモデル、クラス図、シーケンス図という3種類の典型的なモデルを作成するのにどのように役立つかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.517655899237413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the emergence of GPT-3, Large Language Models (LLMs) have caught the eyes of researchers, practitioners, and educators in the field of software engineering. However, there has been relatively little investigation regarding the performance of LLMs in assisting with requirements analysis and UML modeling. This paper explores how LLMs can assist novice analysts in creating three types of typical UML models: use case models, class diagrams, and sequence diagrams. For this purpose, we designed the modeling tasks of these three UML models for 45 undergraduate students who participated in a requirements modeling course, with the help of LLMs. By analyzing their project reports, we found that LLMs can assist undergraduate students as notice analysts in UML modeling tasks, but LLMs also have shortcomings and limitations.
• Abstract（参考訳）: GPT-3の登場以来、大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学の分野における研究者、実践者、教育者の目を引いている。 しかし、要求分析やUMLモデリングを補助するLLMの性能については、比較的研究が進んでいない。 本稿では、LLMが初心者アナリストに対して、ユースケースモデル、クラス図、シーケンス図という3つの典型的なUMLモデルを作成するのにどのように役立つかを考察する。 そこで我々は,LLMの助けを借りて,要件モデリングコースに参加した45人の大学生を対象に,これら3つのUMLモデルのモデリングタスクを設計した。 プロジェクトレポートを解析した結果,LLM は UML モデリングタスクにおける注意点分析として大学生を支援することができるが,LLM には欠点と限界があることがわかった。

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