論文の概要: Textual-Based vs. Thinging Machines Conceptual Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02646v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 09:00:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.404662
- Title: Textual-Based vs. Thinging Machines Conceptual Modeling
- Title(参考訳): テキストベース vs. 薄型マシンの概念モデリング
- Authors: Sabah Al-Fedaghi,
- Abstract要約: ソフトウェアエンジニアは通常、自然言語でドメイン記述を解釈し、概念モデルに変換する。
このドメインモデリングでは、テキスト言語、図形言語、およびテキストとダイアグラムを混合した3つのアプローチが使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software engineers typically interpret the domain description in natural language and translate it into a conceptual model. Three approaches are used in this domain modeling: textual languages, diagrammatic languages, and a mixed based of text and diagrams. According to some researchers, relying on a diagrammatic notation levies certain burdens for designing large models because visual languages are intended to depict everything diagrammatically during a development process but fail to do so for a lack of developer efficiency. It is claimed that textual formats enable easier manipulation in editors and tools and facilitate the integration of ontologies in software systems. In this paper, we explore the problem of the relationship between textual format and diagramming in conceptual modeling. The main focus is modeling based on the so-called thinging machine (TM). Several examples are developed in detail to contrast side-by-side targeted domains represented in textual description and TM modeling. A TM model is defined as a thimac (thing/machine) with a time feature that forms dynamic events over static thimacs utilizing five generic actions: create, process, release, transfer, and receive. This provides a conceptual foundation that can be simplified further by eliminating the actions of release, transfer, and receive. A multilevel reduction in the TM diagram s complexity can also be achieved by assuming diagrammatic notations represent the actions of creation and processing. We envision that special tools will help improve developer efficiency. The study s results of contrasting textual and mix-based descriptions vs. TM modeling justify our claim that TM modeling is a more appropriate methodology than other diagrammatic schemes (e.g., UML classes) examined in this paper.
- Abstract(参考訳): ソフトウェアエンジニアは通常、自然言語でドメイン記述を解釈し、概念モデルに変換する。
このドメインモデリングでは、テキスト言語、図形言語、およびテキストとダイアグラムを混合した3つのアプローチが使用される。
一部の研究者によると、図式表記に頼れば、視覚言語は開発プロセス中に全てを図式で表すことを意図しているが、開発者の効率の欠如のためにそうすることができないため、大きなモデルの設計にはある種の負担がかかる。
テキストフォーマットにより、エディタやツールの操作が容易になり、ソフトウェアシステムにおけるオントロジーの統合が容易になる、と主張されている。
本稿では,概念モデリングにおけるテキスト形式とダイアグラムの関係について考察する。
主な焦点は、いわゆる物作り機械(TM)に基づくモデリングである。
テキスト記述やTMモデリングで表されるドメインを並べて比較するために、いくつかの例が詳細に開発されている。
TMモデルは、作成、プロセス、リリース、転送、受信の5つのジェネリックアクションを利用する静的チマック上の動的イベントを生成するタイム機能を備えた、チマック(シング/マシン)として定義される。
これは、リリース、転送、受信のアクションを排除することで、さらに単純化できる概念的基盤を提供する。
TMダイアグラムの複雑さの多レベル化は、生成と処理の動作を表す図式表記を仮定することで達成できる。
特別なツールによって開発者の効率が向上することを期待しています。
この論文は、テキストとミックスベースの記述を対比し、TMモデリングが他の図式スキーマ(UMLクラスなど)よりも適切な手法である、という私たちの主張を正当化するものである。
関連論文リスト
- PreGenie: An Agentic Framework for High-quality Visual Presentation Generation [25.673526096069548]
PreGenieは、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を利用して高品質なビジュアルプレゼンテーションを生成するエージェント型でモジュール型のフレームワークである。
1)マルチモーダル入力を要約して初期コードを生成する解析と初期生成,(2)中間コードを反復的にレビューし,スライドを描画して最終品質の高いプレゼンテーションを生成するレビューと再生成の2段階で動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-27T18:36:19Z) - Decoupled Visual Interpretation and Linguistic Reasoning for Math Problem Solving [57.22004912994658]
現在の大型視覚言語モデル(LVLM)は、通常、大型言語モデル(LLM)のテキスト埋め込みと視覚的特徴をリンクするためのコネクタモジュールを使用する。
本稿では,エンド・ツー・エンドの視覚言語推論モデルをトレーニングする代わりに,分離された推論フレームワークの開発を提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T08:18:00Z) - Establishing tool support for a concept DSL [0.0]
この論文は、自己完結的で再利用可能な概念単位を用いて、ソフトウェアシステムの振る舞いをモデル化するためのDSLであるConceptualを記述している。
提案された戦略は単純なコンパイラで実装され、開発者はプログラムの推論に既存の分析ツールにアクセスして利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T09:18:31Z) - Thinging Machines for Requirements Engineering: Superseding Flowchart-Based Modeling [0.0]
現在の要件モデルの適用は、自然言語を用いた情報収集に重点を置いていると主張されている。
この問題に対する解法として,複雑性理論,超学際性,多次元性,知識管理などが考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-28T05:30:45Z) - EditAR: Unified Conditional Generation with Autoregressive Models [58.093860528672735]
本稿では,条件付き画像生成タスクのための単一の統合自己回帰フレームワークであるEditARを提案する。
このモデルは、画像と命令の両方を入力として取り、バニラの次のパラダイムで編集された画像トークンを予測する。
確立されたベンチマークにおいて,様々なタスクにまたがる実効性を評価し,様々なタスク固有の手法に対する競争性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-08T18:59:35Z) - Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space [62.73366944266477]
本稿では,概念を命名した明示的な高レベルな意味表現に基づくアーキテクチャの試みを行う。
概念は言語とモダリティに依存しないものであり、フローにおけるより高いレベルの考えや行動を表している。
本モデルでは,多くの言語に対して,ゼロショットの一般化性能が顕著であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-11T23:36:20Z) - From Image to UML: First Results of Image Based UML Diagram Generation Using LLMs [1.961305559606562]
ソフトウェア工学のプロセスでは、システムはまずモデリング言語を使って指定される。
大規模言語モデル(LLM)は、与えられた図面からUMLモデルの形式表現を生成するために使用される。
より具体的には、クラス図の画像を画像に表される実際のモデルに変換するための異なるLCMの能力を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T13:33:11Z) - InstructCV: Instruction-Tuned Text-to-Image Diffusion Models as Vision Generalists [66.85125112199898]
我々は,タスク固有の設計選択を抽象化する,コンピュータビジョンタスクのための統一言語インタフェースを開発する。
InstructCVと呼ばれる我々のモデルは、他のジェネラリストやタスク固有の視覚モデルと比較して競合的に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T14:26:43Z) - On Advances in Text Generation from Images Beyond Captioning: A Case
Study in Self-Rationalization [89.94078728495423]
近年のモダリティ,CLIP画像表現,言語モデルの拡張は,マルチモーダル入力によるタスクのマルチモーダル自己調整を一貫して改善していないことを示す。
画像キャプションを超えて画像やテキストからテキストを生成するために構築可能なバックボーンモデリング手法が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T00:52:40Z) - Conceptual Software Engineering Applied to Movie Scripts and Stories [0.0]
本研究は,ソフトウェア工学ツールとしての概念モデリングに焦点をあてる。
人文科学と社会科学の研究者たちは、技術者と同じ形式化を使わないかもしれない。
本論文では,映画脚本と物語のダイアグラム的静的/動的モデルの開発に関する新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T15:24:12Z)
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。