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J-GLOBAL ID：201802257633722862   整理番号：18A1908756

ポリセミーの解決による自動要求トレーサビリティの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Automated Requirements Traceability by Resolving Polysemy

著者 (4件)： Wang Wentao ,  Niu Nan ,  Liu Hui ,  Niu Zhendong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： RE  ページ： 40-51  発行年： 2018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： 要求トレーサビリティはソフトウェア工学のすべてのフェーズを通して重要な支援を提供する。情報検索(IR)に基づく自動追跡は,手動トレースを実行するために必要な努力を減少させる。残念ながら,IRに基づく微量回収は,ポリセミーによる低い精度に悩まされている。これは,異なる要件に現れる用語に対する複数の意味の共存を意味する。潜在的意味インデクシング(LSI)は,ポリセミーに取り組むための方法,および同義語として導入されてきた。しかし,要求追跡における多項項の範囲と重要性についてはほとんど知られていない。効果を定量化しながら,著者らは,人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく新しい方法を提示し,自動的に多項項を解く能力を強化した。コアアイデアは,この用語がそれらの要求において同じ意味を持つかどうかを学習するために,異なる要求における用語の最高スコア化参照を活用するANNモデルを構築することである。2つのベンチマークデータセットと6つの長寿命オープンソースソフトウェアプロジェクトに基づく実験結果は,著者らの方式が,多項条件を同定することに関するLSIを上回って,したがって,自動化追跡の精度を増加させることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  ニューラルネットワーク ,  LSI【IC】 ,  同義語 ,  ソフトウェア工学 ,  位相 ,  *トレーサビリティ ,  ベンチマーク ,  自動化
準シソーラス用語： オープンソース ,  スコア化 ,  潜在的意味インデクシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： トレーサビリティ ,  強化