文献

J-GLOBAL ID：201302296428879679   整理番号：13A0873617

RFPにおける機械学習による非機能要件の評価

Evaluation of RFPs Based on Machine Learning

著者 (3件)： 齊藤康廣 (奈良先端科学技術大学院大) ,  門田暁人 (奈良先端科学技術大学院大) ,  松本健一 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2012  号： 6  ページ： ROMBUNNO.SE-179,NO.5  発行年： 2013年04月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,自然言語で記述された提案依頼書(Request For Proposal;以下RFPとする)に記載された非機能要件の記述の明確さを機械学習により評価する方法を提案する。提案方法では,まず,RFPから非機能要件に関するキーワード群を抽出し,個々の非機能要件の特性とマッピングさせる。次に,各キーワードの出現頻度と文脈ベクトルに着目して重み付けを行い,ランダムフォレストによって,非機能要件の記述の明確さをモデル化する。70件のRFPを題材として,提案方法によって多数の非機能要件の記述の明確さを3段階で評価した結果,エキスパートによる評価に対する完全一致率の平均が69.8%となった。また,完全不一致率(評価が2段階外れること)は極めて小さかった。このことから,エキスパートがいない状況においても,機械学習によってRFPの品質の自動評価をある程度行えることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *自然言語処理 ,  要求仕様 ,  仕様書 ,  明瞭度 ,  キーワード ,  文脈 ,  ベクトル ,  重みづけ ,  計算機アルゴリズム ,  ディシジョンツリー ,  学習機械
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  出現頻度 ,  提案書 ,  非機能要求 ,  明確さ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： RFP ,  機械学習 ,  機能要件 ,  評価