Linking Software Architecture Documentation and Models: Unterschied zwischen den Versionen
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Diese Arbeit schlägt eine Struktur zur Erkennung von korrespondierenden und fehlenden Elementen zwischen einer Dokumentation und einem formalen Modell vor. | |||
Zunächst identifiziert und extrahiert der Ansatz die im Text beschriebenen Modell-instanzen und -beziehungen. | |||
Dann verbindet der Ansatz diese Textelemente mit ihren entsprechenden Gegenstücken im Modell. | |||
Diese Verknüpfungen sind mit Trace-Links vergleichbar. | |||
Der Ansatz erlaubt jedoch die Abstufung dieser Links. | |||
Darüber hinaus werden Empfehlungen für Elemente generiert, die nicht im Modell enthalten sind. | |||
Der Ansatz identifiziert Modellnamen und -typen mit einem F1-Wert von über 54%. | |||
60% der empfohlenen Instanzen stimmen mit den in der Benutzerstudie gefundenen Instanzen überein. | |||
Bei der Identifizierung von Beziehungen und dem Erstellen von Verknüpfungen erzielte der Ansatz vielversprechende Ergebnisse. Die Ergebnisse können durch zukünftige Arbeiten verbessert werden. | |||
Dies ist realisierbar da der Entwurf eine einfache Erweiterung des Ansatzes erlaubt. | |||
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Aktuelle Version vom 5. Oktober 2020, 08:05 Uhr
| Vortragende(r) | Sophie Schulz | |
|---|---|---|
| Vortragstyp | Masterarbeit | |
| Betreuer(in) | Jan Keim | |
| Termin | Fr 23. Oktober 2020 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | In der Softwareentwicklung ist die Konsistenz zwischen Artefakten ein wichtiges Thema.
Diese Arbeit schlägt eine Struktur zur Erkennung von korrespondierenden und fehlenden Elementen zwischen einer Dokumentation und einem formalen Modell vor. Zunächst identifiziert und extrahiert der Ansatz die im Text beschriebenen Modell-instanzen und -beziehungen. Dann verbindet der Ansatz diese Textelemente mit ihren entsprechenden Gegenstücken im Modell. Diese Verknüpfungen sind mit Trace-Links vergleichbar. Der Ansatz erlaubt jedoch die Abstufung dieser Links. Darüber hinaus werden Empfehlungen für Elemente generiert, die nicht im Modell enthalten sind. Der Ansatz identifiziert Modellnamen und -typen mit einem F1-Wert von über 54%. 60% der empfohlenen Instanzen stimmen mit den in der Benutzerstudie gefundenen Instanzen überein. Bei der Identifizierung von Beziehungen und dem Erstellen von Verknüpfungen erzielte der Ansatz vielversprechende Ergebnisse. Die Ergebnisse können durch zukünftige Arbeiten verbessert werden. Dies ist realisierbar da der Entwurf eine einfache Erweiterung des Ansatzes erlaubt. | |