論文の概要: Taxonomic Trace Links: Rethinking Traceability and its Benefits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20507v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 07:47:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.797573
- Title: Taxonomic Trace Links: Rethinking Traceability and its Benefits
- Title（参考訳）: 分類学的トレーサビリティ・リンク:トレーサビリティの再考とそのメリット
- Authors: Waleed Abdeen, Michael Unterkalmsteiner, Alexandros Chirtoglou, Christoph Paul Schimanski, Heja Goli, Krzysztof Wnuk,
- Abstract要約: トレーサビリティは、例えばカバレッジチェックや影響分析など、知識集約的なタスクを大いにサポートする。
その明確な利点にもかかわらず、トレーサビリティの実践的な実装は重大な課題を引き起こす。
我々は、トレーサビリティとその利点を再考する新しいアプローチ、TTL(Taxonomic Trace Links)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.588683959176116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traceability greatly supports knowledge-intensive tasks, e.g., coverage check and impact analysis. Despite its clear benefits, the \emph{practical} implementation of traceability poses significant challenges, leading to a reduced focus on the creation and maintenance of trace links. We propose a new approach -- Taxonomic Trace Links (TTL) -- which rethinks traceability and its benefits. With TTL, trace links are created indirectly through a domain-specific taxonomy, a simplified version of a domain model. TTL has the potential to address key traceability challenges, such as the granularity of trace links, the lack of a common data structure among software development artifacts, and unclear responsibility for traceability. We explain how TTL addresses these challenges and perform an initial validation with practitioners. We identified six challenges associated with TTL implementation that need to be addressed. Finally, we propose a research roadmap to further develop and evaluate the technical solution of TTL. TTL appears to be particularly feasible in practice where a domain taxonomy is already established
- Abstract（参考訳）: トレーサビリティは、例えばカバレッジチェックや影響分析など、知識集約的なタスクを大いにサポートします。
その明確な利点にもかかわらず、トレーサビリティの‘emph{practical}実装は大きな課題を生じさせ、トレーサビリティリンクの作成と保守に注力する。
我々は、トレーサビリティとその利点を再考する新しいアプローチ、TTL(Taxonomic Trace Links)を提案する。
TTLでは、トレースリンクはドメイン固有の分類によって間接的に生成される。
TTLは、トレースリンクの粒度、ソフトウェア開発アーティファクト間で共通のデータ構造が欠如していること、トレーサビリティに対する不明確な責任など、重要なトレーサビリティ問題に対処する可能性がある。
TTLはこれらの課題にどのように対処し、実践者との最初の検証を行うかを説明する。
TTL実装に関連する6つの課題に対処する必要がある。
最後に,TTLの技術的ソリューションをさらに発展させ,評価するための研究ロードマップを提案する。
ドメイン分類がすでに確立されている場合、TTLは特に実現可能であるように見える
関連論文リスト
- Zero-Shot Trajectory Planning for Signal Temporal Logic Tasks [3.831690197072918]
Signal Temporal Logic (STL) は、連続信号の複雑な時間的挙動を記述するための強力な仕様言語である。
STLタスクの実行可能な計画を生成することは、タスク仕様とシステムダイナミクスの結合を考慮する必要があるため、難しい。
本稿では、オフライントレーニング段階においてタスク非依存のデータのみを使用する新しい計画フレームワークを提案し、新しいSTLタスクにゼロショットの一般化を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T08:15:52Z) - Large Language Models as Realistic Microservice Trace Generators [54.85489678342595]
ワークロードトレースは、複雑なコンピュータシステムの振る舞いを理解し、処理とメモリリソースを管理するために不可欠である。
本稿では,大規模言語モデルを用いて合成ワークロードトレースを生成する手法を提案する。
我々のモデルは、キートレースの特徴を予測したり、欠落したデータを埋め込んだりといった、下流のトレース関連タスクに適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-16T12:48:04Z) - Constrained LTL Specification Learning from Examples [8.544277223210894]
制約学習と呼ばれる新しいタイプの学習問題を提案する。
肯定的な例と否定的な例に加えて、ユーザーは公式の特性に関する1つ以上の制約を指定できる。
実験により、ATLASは、最先端の学習ツールよりも優れた性能を保ちながら、新しいタイプの学習問題を解決することができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T23:15:27Z) - CoT-TL: Low-Resource Temporal Knowledge Representation of Planning Instructions Using Chain-of-Thought Reasoning [0.0]
CoT-TLは、自然言語仕様を表現に変換するためのデータ効率のよいインコンテキスト学習フレームワークである。
CoT-TLは、ローデータシナリオで3つの多様なデータセット間で最先端の精度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:10:43Z) - Autoregressive Queries for Adaptive Tracking with Spatio-TemporalTransformers [55.46413719810273]
リッチ時間情報は、視覚追跡における複雑なターゲットの出現に不可欠である。
提案手法は,6つの一般的な追跡ベンチマークにおいてトラッカーの性能を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T02:39:26Z) - Towards Unified Token Learning for Vision-Language Tracking [65.96561538356315]
本稿では,VL追跡をトークン生成タスクとして用いた「textbfMMTrack」という,視覚言語(VL)追跡パイプラインを提案する。
提案フレームワークは,言語記述と境界ボックスを離散トークン列にシリアライズする。
この新しい設計パラダイムでは、全てのトークンクエリが望ましいターゲットを認識し、ターゲットの空間座標を直接予測するために必要となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T13:17:34Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、教師付き微調整(SFT)の一般的な方法論を含む、文献の体系的なレビューを行う。
また、既存の戦略の欠陥を指摘しながら、SFTの潜在的な落とし穴についても、それに対する批判とともに検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:35:16Z) - Requirements Traceability: Recovering and Visualizing Traceability Links
Between Requirements and Source Code of Object-oriented Software Systems [0.0]
要求からコードへのトレーサビリティリンク(RtC-TL)は、要求とソースコードのアーティファクトの関係を形作る。
本稿では、RtC-TLの復元と可視化のための自動アプローチと実装であるYamenTraceを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-09T11:01:16Z) - Object Tracking through Residual and Dense LSTMs [67.98948222599849]
LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークに基づくディープラーニングベースのトラッカーが、強力な代替手段として登場した。
DenseLSTMはResidualおよびRegular LSTMより優れ、ニュアンセに対する高いレジリエンスを提供する。
ケーススタディは、他のトラッカーの堅牢性を高めるために残差ベースRNNの採用を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:20:17Z)
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。