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J-GLOBAL ID：202002261489869488   整理番号：20A1197910

非機能的要求における誤分類に対処するためのマルチラベル分類器【JST・京大機械翻訳】

Multi-label Classifier to Deal with Misclassification in Non-functional Requirements

著者 (3件)： Sabir Maliha (London South Bank University, London, UK) ,  Chrysoulas Christos (London South Bank University, London, UK) ,  Banissi Ebad (London South Bank University, London, UK)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1159  ページ： 486-493  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトウェア要求の自動分類は活発な研究領域である。それは,手動ラベリングの面倒な作業を軽減することができて,要求工学プロセスにおける透明性を改良することができた。機能的要求(FRs)と非機能的要求(NFR)のタイプによる同定と分類に向けていくつかの試みがなされている。この分野における以前の研究は誤分類に悩まされている。本研究では,NFRsの分類における既存の方法の限界について,特にNFRによる問題を調べた。本研究の目的は,誤分類を最小化し,利害関係者が自動的に要求を分類することにより,開発の初期段階におけるNFRを考慮することを助けることである。本研究では,改善された要求検出と分類技術を提案した。提案したアプローチを要約した。(a)新しく作成したラベル付きコーパス,(b)自動抽出特徴のための単語2vecによるユーザ要求の増大,(c)NFRを5つのクラスに分類する畳込みニューラルネットワークベースのマルチラベル要求分類装置,信頼性,効率,porビリティ,ユーザビリティ,保守性。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動分類 ,  信頼性 ,  分類装置 ,  ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  ソフトウェア ,  単語 ,  保全性 ,  機械学習 ,  コーパス
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  利害関係者 ,  要求工学 ,  *マルチラベル分類 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 非機能的要求 ,  要求工学 ,  機械学習アプローチ ,  自然言語処理 ,  ニューラルネットワーク

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)： 分類 ,  対処 ,  マルチラベル分類