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J-GLOBAL ID：201702242578611998   整理番号：17A1260449

テキストマイニング法を用いたソフトウェア要求トレーサビリティ解析【Powered by NICT】

Software requirement traceability analysis using text mining methods

著者 (5件)： Hatipoglu Poyraz Umut (Siber, Guevenlik & Bilis,im Teknolojileri Departmani, HAVELSAN A.S,., Mustafa Kemal Mahallesi 2120 Cad. No:39 C,ankaya (Ankara, Tuerkiye)) ,  Atvar Anil (Siber, Guevenlik & Bilis,im Teknolojileri Departmani, HAVELSAN A.S,., Mustafa Kemal Mahallesi 2120 Cad. No:39 C,ankaya (Ankara, Tuerkiye)) ,  Artan Yusuf Oguzhan (Siber, Guevenlik & Bilis,im Teknolojileri Departmani, HAVELSAN A.S,., Mustafa Kemal Mahallesi 2120 Cad. No:39 C,ankaya (Ankara, Tuerkiye)) ,  Sereflisan Oguzhan (Siber, Guevenlik & Bilis,im Teknolojileri Departmani, HAVELSAN A.S,., Mustafa Kemal Mahallesi 2120 Cad. No:39 C,ankaya (Ankara, Tuerkiye)) ,  Demir Ali (Siber, Guevenlik & Bilis,im Teknolojileri Departmani, HAVELSAN A.S,., Mustafa Kemal Mahallesi 2120 Cad. No:39 C,ankaya (Ankara, Tuerkiye))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ソフトウェアライフサイクルの中で最も重要な段階の一つである要求トレーサビリティ解析のための提案したテキストマイニングに基づく方法。データ分析者手動で行われる,ソフトウェアアーキテクチャの要求トレーサビリティプロセスを自動化する提案した方法を目的としている。この目的のために,文献で一般的に用いられるtf-idfと潜在意味解析(LSI/LSA)ベースのアプローチに加えて,要求と設計マッチング活性は潜在的ディリクレ配分(LDA)を用いて標記モデル化技術とword2vecモデルによって実現した。tf-idfベースのLSIアプローチは最高の分類精度を達成するが,LDAベースのアプローチは,LSIモデルよりも相対的に低い分類精度を生成した。word2vec+BOWとBOW単独モデルの両方よりも良好な分類精度を持つword2vec+tf-idf法は三番目に高い性能を生成する方法である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  データ解析 ,  LSI【IC】 ,  マッチング ,  *ソフトウェア ,  自動化 ,  *トレーサビリティ ,  意味解析
準シソーラス用語： 分類精度 ,  潜在的ディリクレ配分 ,  ソフトウェアアーキテクチャ ,  *テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： テキストマイニング ,  ソフトウェア ,  トレーサビリティ ,  解析