論文の概要: Multi-Label Requirements Classification with Large Taxonomies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04797v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 06:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 13:51:18.988914
• Title: Multi-Label Requirements Classification with Large Taxonomies
• Title（参考訳）: 大規模分類を用いたマルチラベル要求分類
• Authors: Waleed Abdeen, Michael Unterkalmsteiner, Krzysztof Wnuk, Alexandros Chirtoglou, Christoph Schimanski, Heja Goli,
• Abstract要約: 大規模ラベルによる多ラベル要求分類は、要求のトレーサビリティを補助するが、教師付きトレーニングでは違法にコストがかかる。 私たちは129の要件を,250から1183のクラスから769のラベルに関連付けました。 文ベース分類は単語ベース分類と比較して有意に高いリコール率を示した。 階層的な分類戦略は要求分類の性能を必ずしも改善しなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.588683959176116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Classification aids software development activities by organizing requirements in classes for easier access and retrieval. The majority of requirements classification research has, so far, focused on binary or multi-class classification. Multi-label classification with large taxonomies could aid requirements traceability but is prohibitively costly with supervised training. Hence, we investigate zero-short learning to evaluate the feasibility of multi-label requirements classification with large taxonomies. We associated, together with domain experts from the industry, 129 requirements with 769 labels from taxonomies ranging between 250 and 1183 classes. Then, we conducted a controlled experiment to study the impact of the type of classifier, the hierarchy, and the structural characteristics of taxonomies on the classification performance. The results show that: (1) The sentence-based classifier had a significantly higher recall compared to the word-based classifier; however, the precision and F1-score did not improve significantly. (2) The hierarchical classification strategy did not always improve the performance of requirements classification. (3) The total and leaf nodes of the taxonomies have a strong negative correlation with the recall of the hierarchical sentence-based classifier. We investigate the problem of multi-label requirements classification with large taxonomies, illustrate a systematic process to create a ground truth involving industry participants, and provide an analysis of different classification pipelines using zero-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 分類は、アクセスと検索を容易にするためにクラス内の要求を整理することで、ソフトウェア開発活動を支援する。 要求分類研究の大部分は、これまでのところバイナリ分類やマルチクラス分類に重点を置いている。 大きく分類された多ラベル分類は、要求のトレーサビリティを助長するが、教師付きトレーニングでは違法にコストがかかる。 そこで本研究では,ゼロショート学習を用いて,大規模分類を用いたマルチラベル要求分類の実現可能性について検討する。 業界の専門家らとともに,250～1183の分類群から769のラベルを持つ129の要件について検討した。 そこで,分類器の種類,階層構造,分類特性が分類性能に及ぼす影響について検討した。 その結果,(1) 文ベース分類器は単語ベース分類器に比べて有意に高いリコール率を示したが,精度とF1スコアは改善しなかった。 2)階層的分類戦略は要求分類の性能を必ずしも改善しなかった。 (3) 分類学の総ノードと葉ノードは,階層型文ベース分類器のリコールと負の相関が強い。 本研究では,大規模な分類学による多言語要件分類の問題について検討し,業界参加者による根本的真理の体系的プロセスを示し,ゼロショット学習を用いた異なる分類パイプラインの分析を行った。

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