Bearbeite Vortrag: Identifikation von Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen mittels Sprachmodellen

Du bist aus dem folgenden Grund nicht berechtigt, die Seite zu bearbeiten:

Fehlende Berechtigung Bitte melde Dich mit Deinen KIT-Zugangsdaten an. Falls Du trotz Anmeldung diese Seite siehst, bitte eine/-n Wissensmanager/-in darum, Dich zur richtigen Gruppe hinzuzufügen.

Titel:	Identifikation von Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen mittels Sprachmodellen	Zum ändern des Titels bitte anklicken und die Seite verschieben.
Vortragende(r):
E-Mail Vortragende(r):		Bitte beachten Sie: Durch den Eintrag hier wird die E-Mail-Adresse des/der Vortragenden öffentlich sichtbar. Daher bitte die KIT-Adresse verwenden.
Vortragssprache:
Vortragstyp:
Betreuer(in):		Falls ein Betreuer noch nicht in dieser Liste vorhanden ist, bitte auf der Seite Betreuer hinzufügen und dieses Formular neu laden.
Termin:
Vortragsmodus:
Kurzfassung:	Die Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen ist ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung. Zusammenhänge werden dokumentiert und können für Aufgaben wie Auswirkungs- oder Abdeckungsanalysen verwendet werden. Da das Identifizieren von Rückverfolgbarkeitsverbindungen von Hand zeitaufwändig und fehleranfällig ist, ist es hilfreich, wenn automatische Verfahren eingesetzt werden können. Anforderungen werden häufig während der Entwicklung verfeinert. Entstehende Anforderungen lassen sich zu den ursprünglichen Anforderungen zurückverfolgen. Die entstehenden Anforderungen befinden sich auf einem anderen Abstraktionslevel. Dies erschwert die automatische Identifizierung von Rückverfolgbarkeitsverbindungen. Auf großen Textkorpora trainierte Sprachmodelle stellen eine mögliche Lösung für dieses Problem dar. In dieser Arbeit wurden drei auf Sprachmodellen basierende Verfahren entwickelt und verglichen: Feinanpassung einer Klassifikationsschicht, Ausnutzen der Ähnlichkeit der jeweiligen Satzeinbettungen und eine Erweiterung des zweiten Verfahrens, bei dem zusätzlich zunächst Cluster gebildet werden. Es wurden sechs öffentlich verfügbare Datensätze verwendet, um die Verfahren zu evaluieren. Von den drei Verfahren erreichen jeweils das Sprachmodell mit Klassifikationsschicht und das Ausnutzen der Ähnlichkeit zwischen Satzeinbettungen für drei Datensätze die besten Ergebnisse, die aber hinter den Ergebnissen von anderen aktuellen Verfahren zurückbleiben. Das feinangepasste Sprachmodell mit Klassifikationsschicht erzielt eine Ausbeute von bis zu 0,96 bei einer eher geringen Präzision von 0,01 bis 0,26.	Bitte maximal 150 Wörter verwenden.

Diese Seite beobachten

Abbrechen