論文の概要: Self-Elicitation of Requirements with Automated GUI Prototyping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16388v1
- Date: Tue, 24 Sep 2024 18:40:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 08:41:00.683903
- Title: Self-Elicitation of Requirements with Automated GUI Prototyping
- Title（参考訳）: 自動GUIプロトタイピングによる要件の自己適用
- Authors: Kristian Kolthoff, Christian Bartelt, Simone Paolo Ponzetto, Kurt Schneider,
- Abstract要約: SERGUIは、自動GUIプロトタイピングアシスタントに基づく、要求の自己適用を可能にする新しいアプローチである。
SerGUIは、NLR(Natural Language Requirements)ベースのGUI検索を通じて、大規模なGUIリポジトリに具現化された膨大なプロトタイピング知識を活用する。
提案手法の有効性を評価するため,予備評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.281152349482024
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Requirements Elicitation (RE) is a crucial activity especially in the early stages of software development. GUI prototyping has widely been adopted as one of the most effective RE techniques for user-facing software systems. However, GUI prototyping requires (i) the availability of experienced requirements analysts, (ii) typically necessitates conducting multiple joint sessions with customers and (iii) creates considerable manual effort. In this work, we propose SERGUI, a novel approach enabling the Self-Elicitation of Requirements (SER) based on an automated GUI prototyping assistant. SERGUI exploits the vast prototyping knowledge embodied in a large-scale GUI repository through Natural Language Requirements (NLR) based GUI retrieval and facilitates fast feedback through GUI prototypes. The GUI retrieval approach is closely integrated with a Large Language Model (LLM) driving the prompting-based recommendation of GUI features for the current GUI prototyping context and thus stimulating the elicitation of additional requirements. We envision SERGUI to be employed in the initial RE phase, creating an initial GUI prototype specification to be used by the analyst as a means for communicating the requirements. To measure the effectiveness of our approach, we conducted a preliminary evaluation. Video presentation of SERGUI at: https://youtu.be/pzAAB9Uht80
- Abstract（参考訳）: 要求緩和(RE)はソフトウェア開発の初期段階において特に重要な活動である。
GUIプロトタイピングは、ユーザ向けソフトウェアシステムにおいて最も効果的なRE技術の一つとして広く採用されている。
しかし、GUIプロトタイピングは必要です。
一 経験豊富な要件アナリストが利用できること。
(二)通常、顧客と複数回の共同作業を行う必要がある。
(三)かなりの手作業を生み出す。
本稿では,自動GUIプロトタイピングアシスタントに基づくSER(Self-Elicitation of Requirements)を実現する新しいアプローチであるSERGUIを提案する。
SERGUIは、NLR(Natural Language Requirements)ベースのGUI検索を通じて、大規模なGUIリポジトリに組み込まれた膨大なプロトタイピング知識を活用し、GUIプロトタイプによる迅速なフィードバックを促進する。
GUI検索アプローチはLarge Language Model (LLM)と密接に統合されており、現在のGUIプロトタイピングコンテキストに対してGUI機能の推奨をプロンプトベースで推奨し、追加要求の緩和を促進する。
我々は、SERGUIを初期REフェーズで採用し、要求を伝達する手段としてアナリストが使用する初期GUIプロトタイプ仕様を作成することを想定する。
提案手法の有効性を評価するため,予備評価を行った。
SERGUI: https://youtu.be/pzAAB9Uht80
関連論文リスト
- GUI Agents: A Survey [129.94551809688377]
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、人間とコンピュータのインタラクションを自動化するためのトランスフォーメーションアプローチとして登場した。
GUIエージェントの関心の高まりと基本的な重要性により、ベンチマーク、評価指標、アーキテクチャ、トレーニングメソッドを分類する総合的な調査を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T04:48:28Z) - Zero-Shot Prompting Approaches for LLM-based Graphical User Interface Generation [53.1000575179389]
LLMに基づくGUI検索とフィルタリング機構を統合した検索型GUI生成(RAGG)手法を提案する。
また,GUI 生成に Prompt Decomposition (PDGG) と Self-Critique (SCGG) を適用した。
UI/UX経験を持つ100人以上の集団作業者の3000以上のGUIアノテーションを対象とし,SPGGはPDGGやRAGGとは対照的に,より効果的なGUI生成につながる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-15T22:17:30Z) - Aguvis: Unified Pure Vision Agents for Autonomous GUI Interaction [69.57190742976091]
自律型GUIエージェントのための統合視覚ベースのフレームワークであるAguvisを紹介する。
提案手法は,画像に基づく観察と,自然言語の接地命令を視覚要素に活用する。
これまでの作業の限界に対処するため、モデル内に明確な計画と推論を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:58:26Z) - Large Language Model-Brained GUI Agents: A Survey [42.82362907348966]
マルチモーダルモデルはGUI自動化の新しい時代を支えてきた。
彼らは自然言語理解、コード生成、視覚処理において例外的な能力を示した。
これらのエージェントはパラダイムシフトを表しており、ユーザーは単純な会話コマンドで複雑なマルチステップタスクを実行できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-27T12:13:39Z) - GUICourse: From General Vision Language Models to Versatile GUI Agents [75.5150601913659]
GUICourseは、ビジュアルベースのGUIエージェントをトレーニングするためのデータセットスイートです。
まず、OCRとVLMのグラウンド機能を強化するためにGUIEnvデータセットを導入する。
次にGUIActとGUIChatデータセットを導入し、GUIコンポーネントやインタラクションに関する知識を充実させます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T08:30:55Z) - GUI-WORLD: A Dataset for GUI-oriented Multimodal LLM-based Agents [73.9254861755974]
本稿では,人間のMLLMアノテーションを巧みに作成するGUI-Worldという新しいデータセットを提案する。
各種GUIコンテンツの理解において,ImageLLMs や VideoLLMs などの最先端MLLMの能力を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T06:56:53Z) - Interlinking User Stories and GUI Prototyping: A Semi-Automatic LLM-based Approach [55.762798168494726]
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)のプロトタイプにおいて,機能的NLベースの要求の実装を検証するための新しい言語モデル(LLM)ベースのアプローチを提案する。
提案手法は,GUIプロトタイプに実装されていない機能的ユーザストーリの検出と,要件を直接実装する適切なGUIコンポーネントのレコメンデーションを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T11:59:26Z) - Boosting GUI Prototyping with Diffusion Models [0.440401067183266]
Stable Diffusionのようなディープラーニングモデルは、強力なテキスト・ツー・イメージツールとして登場した。
安定拡散を利用してモバイルUIを生成するアプローチであるUI-Diffuserを提案する。
予備的な結果は、UI-DiffuserがモバイルGUI設計を生成するための効率的でコスト効率の良い方法を提供することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T20:08:46Z) - Applied Awareness: Test-Driven GUI Development using Computer Vision and
Cryptography [0.0]
テスト駆動開発は非現実的であり、一般的には、黄金の画像を生成したり、インタラクティブなテストシナリオを構築するためにGUIの初期実装を必要とします。
バックエンド通信の観点でGUIプレゼンテーションを解釈する,新しいかつ即時適用可能な手法を実証する。
このバックエンド通信は、プラットフォームに依存したUIアベイランスやアクセシビリティ機能に依存する典型的なテスト方法論の欠陥を回避する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T22:46:48Z)
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。