https://sdq.kastel.kit.edu/index.php?title=Identifikation_von_R%C3%BCckverfolgbarkeitsverbindungen_zwischen_Anforderungen_mittels_Sprachmodellen&feed=atom&action=history
Identifikation von Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen mittels Sprachmodellen - Versionsgeschichte
2024-03-28T22:05:53Z
Versionsgeschichte dieser Seite in SDQ-Institutsseminar
MediaWiki 1.39.6
https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Identifikation_von_R%C3%BCckverfolgbarkeitsverbindungen_zwischen_Anforderungen_mittels_Sprachmodellen&diff=1648&oldid=prev
Xh5263 am 28. April 2021 um 07:56 Uhr
2021-04-28T07:56:41Z
<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="de">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 28. April 2021, 08:56 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l5">Zeile 5:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 5:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|betreuer=Tobias Hey</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|betreuer=Tobias Hey</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|termin=Institutsseminar/2021-05-07</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|termin=Institutsseminar/2021-05-07</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|kurzfassung=Die Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen ist ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|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.</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Zusammenhänge werden dokumentiert und können für Aufgaben wie Auswirkungs- oder Abdeckungsanalysen verwendet werden.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Da das Identifizieren von Rückverfolgbarkeitsverbindungen von Hand zeitaufwändig und fehleranfällig ist, ist es hilfreich, wenn automatische Verfahren eingesetzt werden können.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Anforderungen werden häufig während der Entwicklung verfeinert.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>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.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf großen Textkorpora trainierte Sprachmodelle stellen eine mögliche Lösung für dieses Problem dar.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>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.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Es wurden sechs öffentlich verfügbare Datensätze verwendet, um die Verfahren zu evaluieren.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>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.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Das feinangepasste Sprachmodell mit Klassifikationsschicht erzielt eine Ausbeute von bis zu 0,96 bei einer eher geringen Präzision von 0,01 bis 0,26.</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td></tr>
</table>
Xh5263
https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Identifikation_von_R%C3%BCckverfolgbarkeitsverbindungen_zwischen_Anforderungen_mittels_Sprachmodellen&diff=1647&oldid=prev
Xh5263 am 28. April 2021 um 07:55 Uhr
2021-04-28T07:55:15Z
<p></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="de">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 28. April 2021, 08:55 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l5">Zeile 5:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 5:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|betreuer=Tobias Hey</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|betreuer=Tobias Hey</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|termin=Institutsseminar/2021-05-07</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|termin=Institutsseminar/2021-05-07</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|kurzfassung=<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">TBD</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|kurzfassung=<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Die Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen ist ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Zusammenhänge werden dokumentiert und können für Aufgaben wie Auswirkungs- oder Abdeckungsanalysen verwendet werden.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Da das Identifizieren von Rückverfolgbarkeitsverbindungen von Hand zeitaufwändig und fehleranfällig ist, ist es hilfreich, wenn automatische Verfahren eingesetzt werden können.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Anforderungen werden häufig während der Entwicklung verfeinert.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">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.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Auf großen Textkorpora trainierte Sprachmodelle stellen eine mögliche Lösung für dieses Problem dar.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">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.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Es wurden sechs öffentlich verfügbare Datensätze verwendet, um die Verfahren zu evaluieren.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">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.</ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Das feinangepasste Sprachmodell mit Klassifikationsschicht erzielt eine Ausbeute von bis zu 0,96 bei einer eher geringen Präzision von 0,01 bis 0,26.</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>}}</div></td></tr>
</table>
Xh5263
https://sdq.kastel.kit.edu/mediawiki-institutsseminar/index.php?title=Identifikation_von_R%C3%BCckverfolgbarkeitsverbindungen_zwischen_Anforderungen_mittels_Sprachmodellen&diff=1535&oldid=prev
Xh5263: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |vortragender=Niklas Ewald |email=ucshg@student.kit.edu |vortragstyp=Bachelorarbeit |betreuer=Tobias Hey |termin=Institutsseminar/2021-05-07 |kurzfas…“
2021-01-11T08:43:42Z
<p>Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |vortragender=Niklas Ewald |email=ucshg@student.kit.edu |vortragstyp=Bachelorarbeit |betreuer=Tobias Hey |termin=Institutsseminar/2021-05-07 |kurzfas…“</p>
<p><b>Neue Seite</b></p><div>{{Vortrag<br />
|vortragender=Niklas Ewald<br />
|email=ucshg@student.kit.edu<br />
|vortragstyp=Bachelorarbeit<br />
|betreuer=Tobias Hey<br />
|termin=Institutsseminar/2021-05-07<br />
|kurzfassung=TBD<br />
}}</div>
Xh5263