論文の概要: Formalizing UML State Machines for Automated Verification -- A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17215v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 12:15:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 13:54:30.624827
- Title: Formalizing UML State Machines for Automated Verification -- A Survey
- Title（参考訳）: 自動検証のためのUMLステートマシンの形式化 -- 調査
- Authors: Étienne André, Shuang Liu, Yang Liu, Christine Choppy, Jun Sun, Jin Song Dong,
- Abstract要約: モデリング言語(UML)は、動的システムのモデリングの標準である。
Object Management Group (OMG) が管理する仕様は、自然言語で文書化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.99225452541953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Unified Modeling Language (UML) is a standard for modeling dynamic systems. UML behavioral state machines are used for modeling the dynamic behavior of object-oriented designs. The UML specification, maintained by the Object Management Group (OMG), is documented in natural language (in contrast to formal language). The inherent ambiguity of natural languages may introduce inconsistencies in the resulting state machine model. Formalizing UML state machine specification aims at solving the ambiguity problem and at providing a uniform view to software designers and developers. Such a formalization also aims at providing a foundation for automatic verification of UML state machine models, which can help to find software design vulnerabilities at an early stage and reduce the development cost. We provide here a comprehensive survey of existing work from 1997 to 2021 related to formalizing UML state machine semantics for the purpose of conducting model checking at the design stage.
- Abstract（参考訳）: UML(Unified Modeling Language)は、動的システムのモデリングの標準である。
UMLの振舞い状態マシンはオブジェクト指向設計の動的振舞いをモデル化するために使用される。
Object Management Group (OMG) が管理するUML仕様は、(形式言語とは対照的に)自然言語で文書化されている。
自然言語の本質的な曖昧さは、結果のステートマシンモデルに矛盾をもたらす可能性がある。
UMLステートマシン仕様の形式化は、曖昧さの問題を解決し、ソフトウェア設計者と開発者に統一的なビューを提供することを目的としています。
このような形式化はまた、UMLステートマシンモデルの自動検証のための基盤を提供することも目標としている。
ここでは、設計段階でモデルチェックを行う目的でUML状態マシンセマンティクスの形式化に関する1997年から2021年までの既存の研究を包括的に調査する。
関連論文リスト
- Benchmarks as Microscopes: A Call for Model Metrology [76.64402390208576]
現代の言語モデル(LM)は、能力評価において新たな課題を提起する。
メトリクスに自信を持つためには、モデルミアロジの新たな規律が必要です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T17:52:12Z) - Synergy of Large Language Model and Model Driven Engineering for Automated Development of Centralized Vehicular Systems [2.887732304499794]
モデル駆動工学(MDE)とLarge Language Models(LLM)の相乗効果を利用したツールのプロトタイプを提案する。
CARLAシミュレータを用いて、緊急ブレーキのシナリオにおいて、生成されたコードをシミュレーション環境で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T13:28:11Z) - CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。
このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。
LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z) - L2CEval: Evaluating Language-to-Code Generation Capabilities of Large
Language Models [102.00201523306986]
大規模言語モデル(LLM)の言語間コード生成能力を体系的に評価するL2CEvalを提案する。
モデルのサイズ、事前学習データ、命令チューニング、異なるプロンプトメソッドなど、それらのパフォーマンスに影響を与える可能性のある要因を分析する。
モデル性能の評価に加えて、モデルに対する信頼性校正を計測し、出力プログラムの人間による評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:57:00Z) - To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines [0.11470070927586014]
DoActivity振舞いは、ある状態に入力された状態マシンとは独立して実行される振舞いを記述する。
仕様や教科書は、doActivityの振る舞い構造をどのように適切に使用するべきかについて曖昧である。
そこで本研究では,仕様書のテキスト,意味モデル,実行可能なテストケース,PSSMをサポートするシミュレータの相互チェックから,セマンティックスを解析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T12:30:51Z) - Explainability for Large Language Models: A Survey [59.67574757137078]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における印象的な能力を示している。
本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルを記述する手法について,説明可能性の分類法を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-02T22:14:26Z) - MLTEing Models: Negotiating, Evaluating, and Documenting Model and
System Qualities [1.1352560842946413]
MLTEは機械学習モデルとシステムを評価するためのフレームワークと実装である。
最先端の評価テクニックを組織プロセスにコンパイルする。
MLTEツールは、モデル要件を表現するためにチームが使用できるドメイン固有の言語を提供することで、このプロセスをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T15:10:38Z) - Augmented Language Models: a Survey [55.965967655575454]
この調査は、言語モデル(LM)が推論スキルとツールの使用能力で強化されているかのレビューを行う。
私たちはこれらをAugmented Language Models (ALMs)と呼ぶ。
トークンの目的の欠如により、ALMは標準的な自然言語タスクを実行しながら、推論、ツールの使用、さらには行動を学ぶことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-15T18:25:52Z) - Language Modeling with Latent Situations [46.38670628102201]
状況スーパービジョンは、言語モデルにおけるコヒーレンスを改善するためのアプローチのファミリーである。
モデルの構築と、エンティティとその状態の明示的な表現の条件付けを訓練する。
4-11%のコヒーレンス向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T05:59:42Z) - Consistency of UML class, object and statechart diagrams using ontology
reasoners [0.0]
複数のクラス、オブジェクトおよびステートチャート図を含む統一モデリング言語モデルの一貫性と満足度を自動解析する手法を提案する。
本稿では、OWL 2でモデルを翻訳する方法を説明し、標準的なモデリングツールで使用可能な、この翻訳を実装したツールチェーンを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T10:29:32Z) - Semantic based model of Conceptual Work Products for formal verification
of complex interactive systems [3.0458872052651973]
概念的作業製品に対する客観的な仕様を検証するための自動論理推論器について述べる。
概念的な作業製品仕様は、明確に述べられ、正しく、解決可能な、基本的な出力要件として機能する。
セマンティックWebのツールによる作業オントロジーは、自動推論による解決可能性の検証のために、クラスと状態図を変換するために必要です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-04T15:10:44Z)
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。