論文の概要: Enhancing Class Diagram Dynamics: A Natural Language Approach with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11002v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 16:30:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 19:32:56.974771
- Title: Enhancing Class Diagram Dynamics: A Natural Language Approach with ChatGPT
- Title（参考訳）: クラスダイアグラムダイナミクスの強化:ChatGPTを用いた自然言語アプローチ
- Authors: Djaber Rouabhia, Ismail Hadjadj,
- Abstract要約: 本研究では,高度なAI言語モデルであるChatGPTを用いて,クラスダイアグラムを動的に拡張する方法について検討する。
発見は、AI駆動のアプローチがクラスダイアグラムの正確性と完全性を大幅に改善することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating artificial intelligence (AI) into software engineering can transform traditional practices by enhancing efficiency, accuracy, and innovation. This study explores using ChatGPT, an advanced AI language model, to enhance UML class diagrams dynamically, an underexplored area. Traditionally, creating and maintaining class diagrams are manual, time-consuming, and error-prone processes. This research leverages natural language processing (NLP) techniques to automate the extraction of methods and interactions from detailed use case tables and integrate them into class diagrams. The methodology involves several steps: (1) developing detailed natural language use case tables by master's degree students for a "Waste Recycling Platform," (2) creating an initial static class diagram based on these tables, (3) iteratively enriching the class diagram through ChatGPT integration to analyze use cases and suggest methods, (4) reviewing and incorporating these methods into the class diagram, and (5) dynamically updating the PlantUML \cite{plantuml} class diagram, followed by evaluation and refinement. Findings indicate that the AI-driven approach significantly improves the accuracy and completeness of the class diagram. Additionally, dynamic enhancement aligns well with Agile development practices, facilitating rapid iterations and continuous improvement. Key contributions include demonstrating the feasibility and benefits of integrating AI into software modeling tasks, providing a comprehensive representation of system behaviors and interactions, and highlighting AI's potential to streamline and improve existing software engineering processes. Future research should address identified limitations and explore AI applications in other software models.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)をソフトウェア工学に統合することで、効率性、正確性、革新性を向上することで、従来のプラクティスを変革することができる。
本研究では、高度なAI言語モデルであるChatGPTを用いてUMLクラス図を動的に拡張する。
伝統的に、クラスダイアグラムの作成と維持は、手動、時間がかかり、エラーを起こしやすいプロセスである。
本研究では、自然言語処理(NLP)技術を利用して、詳細なユースケーステーブルからメソッドやインタラクションを抽出し、それらをクラス図に統合する。
本手法は,(1)修士課程の学生による「水資源リサイクルプラットフォーム」のための詳細な自然言語使用事例表の開発,(2)これらの表に基づく初期静的クラス図の作成,(3)ChatGPT統合によるクラス図の反復的強化,(4)これらのメソッドをクラス図に再検討・統合すること,(5) PlantUML \cite{plantuml} クラス図を動的に更新し,評価と改善を行った。
発見は、AI駆動のアプローチがクラスダイアグラムの正確性と完全性を大幅に改善することを示している。
さらに、ダイナミックエンハンスメントはアジャイル開発プラクティスとよく一致し、迅速なイテレーションと継続的改善を促進します。
主なコントリビューションには、AIをソフトウェアモデリングタスクに統合する可能性とメリットの実証、システムの振る舞いとインタラクションの包括的な表現の提供、既存のソフトウェアエンジニアリングプロセスの合理化と改善に関するAIの可能性の強調などが含まれる。
将来の研究は、特定された制限に対処し、他のソフトウェアモデルにおけるAIアプリケーションを探るべきである。
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