論文の概要: An Evaluation of Requirements Modeling for Cyber-Physical Systems via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02450v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 13:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 13:37:05.797463
• Title: An Evaluation of Requirements Modeling for Cyber-Physical Systems via LLMs
• Title（参考訳）: LLMによるサイバー物理システムの要求モデリングの評価
• Authors: Dongming Jin, Shengxin Zhao, Zhi Jin, Xiaohong Chen, Chunhui Wang, Zheng Fang, Hongbin Xiao,
• Abstract要約: 問題フレームアプローチは、コンポーネントの特性と相互接続をキャプチャすることで、現実世界の問題を形成することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.657412233247328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber-physical systems (CPSs) integrate cyber and physical components and enable them to interact with each other to meet user needs. The needs for CPSs span rich application domains such as healthcare and medicine, smart home, smart building, etc. This indicates that CPSs are all about solving real-world problems. With the increasing abundance of sensing devices and effectors, the problems wanted to solve with CPSs are becoming more and more complex. It is also becoming increasingly difficult to extract and express CPS requirements accurately. Problem frame approach aims to shape real-world problems by capturing the characteristics and interconnections of components, where the problem diagram is central to expressing the requirements. CPSs requirements are generally presented in domain-specific documents that are normally expressed in natural language. There is currently no effective way to extract problem diagrams from natural language documents. CPSs requirements extraction and modeling are generally done manually, which is time-consuming, labor-intensive, and error-prone. Large language models (LLMs) have shown excellent performance in natural language understanding. It can be interesting to explore the abilities of LLMs to understand domain-specific documents and identify modeling elements, which this paper is working on. To achieve this goal, we first formulate two tasks (i.e., entity recognition and interaction extraction) and propose a benchmark called CPSBench. Based on this benchmark, extensive experiments are conducted to evaluate the abilities and limitations of seven advanced LLMs. We find some interesting insights. Finally, we establish a taxonomy of LLMs hallucinations in CPSs requirements modeling using problem diagrams. These results will inspire research on the use of LLMs for automated CPSs requirements modeling.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)は、サイバーおよび物理的コンポーネントを統合し、ユーザのニーズを満たすために相互に対話できるようにする。 CPSのニーズは、医療や医療、スマートホーム、スマートビルディングなど、豊富なアプリケーションドメインにまたがる。 これは、CPSがすべて現実世界の問題を解決することを示唆している。 センサデバイスやエフェクターの多さにより、CPSで解決したいという問題はますます複雑になりつつある。 また、CPS要求を正確に抽出し、表現することがますます困難になっている。 問題枠のアプローチは、要求を表現する上で問題図が中心となるコンポーネントの特性と相互接続をキャプチャすることで、現実世界の問題を形成することを目的としている。 CPSの要件は一般的に、通常自然言語で表現されるドメイン固有の文書で示される。 現在、自然言語文書から問題図を抽出する方法は存在しない。 CPSの要求抽出とモデリングは一般的に手作業で行われる。 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において優れた性能を示している。 LLMがドメイン固有の文書を理解し、モデリング要素を識別する能力について検討することは興味深い。 この目的を達成するために、まず2つのタスク(エンティティ認識とインタラクション抽出)を定式化し、CPSBenchと呼ばれるベンチマークを提案する。 このベンチマークに基づいて、7つの高度なLCMの能力と限界を評価するための広範囲な実験を行った。 興味深い洞察がいくつかあります。 最後に,問題図を用いたCPSs要求モデルにおけるLLMの幻覚の分類法を確立する。 これらの結果は、自動CPS要求モデリングにおけるLLMの使用に関する研究を刺激する。

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