Institutsseminar/2019-11-15: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 9. Juli 2019, 13:53 Uhr

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Vortragende(r)	Dana Tomova
Titel	Bestimmung der semantischen Funktion von Sätzen in Anforderungsbeschreibungen
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Tobias Hey
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung	Das Verständnis der Absicht von Softwareanforderungen ist essenziell für die automatische Generierung von Informationen zur Rückverfolgbarkeit. Funktionale Anforderungen können verschiedene semantische Funktionen, wie die Beschreibung von erwarteten Funktionalitäten oder Zuständen des Systems, beinhalten. Im Rahmen des INDIRECT-Projektes wird ein Werkzeug zur Klassifikation der semantischen Funktion der Sätze in Anforderungsbeschreibungen entwickelt. Dafür werden verschiedene maschinelle Lernverfahren (Stützvektormaschine, Logistische Regression, Random Forest und Naïve Bayes) auf ihre Eignung für diese Aufgabe überprüft. Um ihre Funktionalität zu evaluieren, werden die Verfahren auf einem Datensatz aus frei verfügbaren Anforderungsbeschreibungen getestet, welcher manuell mit semantischen Funktionen etikettiert wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass der Random Forest-Klassifikator unter Verwendung von N-Grammen auf Zeichenebene mit einem F1-Maß von 0,79 die beste Leistung auf unbekannten Projekten liefert. Die Lernverfahren werden zusätzlich mittels einer Kreuzvalidierung auf allen vorhandenen Daten getestet. Dabei erzielt die Stützvektormaschine mit einem F1-Maß von 0,90 die besten Ergebnisse, während der Random Forest-Klassifikator ein F1-Maß von 0.89 erreicht.

Vortragende(r)	Robin Schulz
Titel	Verknüpfung von Text- und Modellentitäten von Softwarearchitektur-Modellen mithilfe von Wortvektoren
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Jan Keim
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung	Dokumentation von Softwarearchitekturen ist wichtig für die Qualität und Langlebigkeit von Software. Im Verlauf des Lebenszyklus einer Software ändert sich die Architektur meist, was eine Quelle für Inkonsistenzen gegenüber die Architektur beschreibenden Dokumentationstexten sein kann. Um diese automatisiert finden und beheben oder ihnen bestenfalls sogar vorbeugen zu können, bedarf es der Verknüpfung von Text- und Modellentitäten. Dieses Problem wurde in der vorzustellenden Arbeit angegangen. Dabei wurden Wortvektoren verwendet, um Ähnlichkeiten zwischen Wörtern finden zu können.

Vortragende(r)	Theresa Heine
Titel	Verknüpfung von Textelementen zu Softwarearchitektur-Modellen mit Hilfe von Synsets
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Jan Keim
Vortragssprache
Vortragsmodus
Kurzfassung	Inkonsistenzen bei der Benennung von Textelementen einer Softwarearchitektur-Dokumentation (SAD) und Modellelementen eines Softwarearchitektur-Modells (SAM) führen zu Problemen bei der Rückverfolgbarkeit. Statt einem direkten Vergleich zwischen den Bezeichnern der Textelemente und den Namen der Modellelemente wird deshalb ein semantischer Vergleich auf Basis von Synsets durchgeführt, die durch die Auflösung sprachlicher Mehrdeutigkeiten (WSD, Word Sense Disambiguation) ermittelt werden. Mit einem WSD-Algorithmus werden die Bedeutungen der Textelemente im Kontext der SAD in Form von Synsets bestimmt. Über diese Synsets werden Synonyme der Textelemente verwendet, um eine Verknüpfung mit den Modellelementen herzustellen. Dadurch ist es möglich, Textelemente zu Modellelementen zuzuordnen, die semantisch dasselbe Element abbilden, aber unterschiedlich benannt sind.

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