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J-GLOBAL ID：201702248894059652   整理番号：17A1833883

ファジィ法と言語解析を利用した特徴要求の理解【Powered by NICT】

Understanding feature requests by leveraging fuzzy method and linguistic analysis

著者 (5件)： Shi Lin (Laboratory for Internet Software Technologies, Institute of Software Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Celia (Center for Systems and Software Engineering, University of Southern California, Los Angeles, USA) ,  Wang Qing (Laboratory for Internet Software Technologies, Institute of Software Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Shoubin (Laboratory for Internet Software Technologies, Institute of Software Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Boehm Barry (Center for Systems and Software Engineering, University of Southern California, Los Angeles, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASE  ページ： 440-450  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： オープンソフトウェア開発環境では,混合品質の特徴要求の大多数はしばしば利害関係者による掲示と通常問題追跡システムで管理する。特徴要求が意味することを実際の意図を理解し,解析する徹底的に労働集約的で挑戦的な課題である。本論文では,特徴要求を理解する自動手法を導入した。特徴の各文を分類カテゴリーの集合に要求する自然言語処理技術を基にしたファジィルールの集合を生成する:意図,説明,利益,欠点,例とTrivia。特徴要求は,分類結果に基づいて自動的に構造化することができた。九一般的なオープンソースプロジェクトの602特徴要求から採取した2,112文に対する実験を行った。結果は筆者らの手法が特徴要求から文を分類に高性能に達することができることを示した。さらに,機械学習法にファジィルールを適用したとき,性能は著しく改善された。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： 集中化 ,  構造形成 ,  品質 ,  *曖昧さ ,  トラッキング装置 ,  自然言語処理 ,  機械学習 ,  プログラミング環境
準シソーラス用語： ファジィルール ,  利害関係者 ,  *言語解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ ,  言語解析 ,  理解