論文の概要: Detecting Underspecification in Software Requirements via k-NN Coverage Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24248v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 12:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.290656
• Title: Detecting Underspecification in Software Requirements via k-NN Coverage Geometry
• Title（参考訳）: k-NN被覆幾何によるソフトウェア要件の不特定の検出
• Authors: Wenyan Yang, Tomáš Janovec, Samantha Bavautdin,
• Abstract要約: Geogapは、ソフトウェア仕様の欠落した要求タイプを検出する幾何学的手法である。 PROMISE NFRベンチマークでは、Geogapは完全に欠落した要求タイプを検出するために0.935 AUROCを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0142272536975945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose \geogap{}, a geometric method for detecting missing requirement types in software specifications. The method represents each requirement as a unit vector via a pretrained sentence encoder, then measures coverage deficits through $k$-nearest-neighbour distances z-scored against per-project baselines. Three complementary scoring components -- per-point geometric coverage, type-restricted distributional coverage, and annotation-free population counting -- fuse into a unified gap score controlled by two hyperparameters. On the PROMISE NFR benchmark, \geogap{} achieves 0.935 AUROC for detecting completely absent requirement types in projects with $N \geq 50$ requirements, matching a ground-truth count oracle that requires human annotation. Six baselines confirm that each pipeline component -- per-project normalisation, neural embeddings, and geometric scoring -- contributes measurable value.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア仕様に欠けている要求型を検出する幾何学的手法であるgeogap{}を提案する。 この方法は、事前訓練された文エンコーダを介して各要件を単位ベクトルとして表現し、その後、プロジェクト毎のベースラインに対してz-scoredされた$k$-nearest-neighbour距離を通してカバレッジ欠陥を測定する。 3つの相補的なスコアリングコンポーネント -- 点当たりの幾何学的カバレッジ、型制限された分布カバレッジ、アノテーションなし人口カウント -- は、2つのハイパーパラメータによって制御される統一されたギャップスコアに融合する。 PROMISE NFR ベンチマークでは、 \geogap{} が 0.935 AUROC を達成した。 6つのベースラインは、各パイプラインコンポーネント(プロジェクトごとの正規化、神経埋め込み、幾何学的スコアリング)が測定可能な値に貢献していることを確認している。

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