NALABS:自然言語要求と試験仕様における悪い匂いの検出【JST・京大機械翻訳】

Rajkovic Kostadin; Enoiu Eduard

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207720665709 整理番号：22P0288253

NALABS:自然言語要求と試験仕様における悪い匂いの検出【JST・京大機械翻訳】

NALABS: Detecting Bad Smells in Natural Language Requirements and Test Specifications

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発行年： 2022年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模組込みシステム開発において,要求と試験仕様は自然言語でしばしば表現される。そのような製品の開発の文脈において,品質保証の基礎としてこれらの仕様を用いて手動で要求レビューを行った。低品質仕様は,要求工学プロセスの間に高価な結果を持つ。特に,要求工学中のフィードバックループが長いならば,容易に維持できないアーチファクトをもたらすのは,理解が困難であり,他のシステムバリアントへのポートに非効率である。悪臭に対する仕様のセットを定義する,自然言語で表現された仕様に対する匂いのアイデアを用いた。https://github.com/eduardenoiu/NALABSに利用可能なNALABS(Natural LAnguage Bad Smells)と呼ばれるツールを開発し,仕様の自動検査に使用した。著者らは,その実装のために行われたいくつかの決定と将来の研究について議論する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発

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