Institutsseminar/2020-11-27: Unterschied zwischen den Versionen

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Version vom 24. November 2020, 11:27 Uhr

Termin (Alle Termine)
Datum Freitag, 27. November 2020
Uhrzeit 11:30 – 12:00 Uhr (Dauer: 30 min)
Ort https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams
Webkonferenz
Vorheriger Termin Fr 20. November 2020
Nächster Termin Fr 11. Dezember 2020

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Vorträge

Vortragende(r) Tobias Danner
Titel Entwurf einer Domänenontologie mit automatischer Erweiterung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Das manuelle Erstellen von Rückverfolgbarkeitsinformationen ist aufwendig. Deshalb ist es das Ziel des Projekts INDIRECT, Rückverfolgbarkeitsinformationen aus Anforderungen und Quelltext automatisch zu generieren. Um dies zu unterstützen wird eine Ontologie benötigt, welche Domäneninformationen aus den Anforderungen enthält.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Domänenontologie und ein Werkzeug entwickelt, welches die Ontologie mit Informationen aus Anforderungen erweitert. Dabei lag der Fokus darauf, möglichst nur korrekte Informationen in die Ontologie zu übernehmen. Die Struktur der entworfenen Domänenontologie orientiert sich an den verschiedenen Klassen von Anforderungen, indem analysiert wurde, welche Art von Informationen diese jeweils enthalten. Das Werkzeug zu Erweiterung basiert auf manuell gefertigten Mustern, welche Strukturen in Abhängigkeitsbäumen von Sätzen aus Anforderungen darstellen. Mit ihnen werden Instanzen von Klassen und Relationen aus der Domänenontologie identiziert, welche in den Anforderungen vorkommen. Das Werkzeug wurde auf einem Korpus von Anforderungen aus verschiedenen Projekten aus unterschiedlichen Domänen mithilfe eines Goldstandards evaluiert. Das Verfahren zeigte sich als nicht erfolgreich, da nur eine geringe Präzision erreicht wurde. So wurde bei der Extraktion von Klasseninstanzen eine Präzision von 0,21 und ein F1-Maß von 0,09 erreicht, sowie eine Präzision von 0,09 und ein F1-Maß von 0,06 bei der Extraktion von Relationsinstanzen.

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Hinweise