自然から統一モデリング言語への自動変換:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Ahmed Sharif; Ahmed Arif; Eisty Nasir U.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212425570619 整理番号：22P0324429

自然から統一モデリング言語への自動変換:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Automatic Transformation of Natural to Unified Modeling Language: A Systematic Review

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月28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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

文脈:処理ソフトウェア要求仕様(SRS)は,ソフトウェア工学における要求分析者のために,非常に長い時間を取る。研究者は,このタスクを容易化するための自動アプローチを作っている。既存のアプローチの大部分は,分析者からいくつかの介入を必要とし,使用が困難であった。発見的ルールまたは機械学習アルゴリズムに基づいて,いくつかの自動および半自動アプローチを開発した。しかし,UML生成の既存のアプローチには,多義性,長さまたは構造,aphora,不完全性,入力テキストの原子性,ドメインオントロジーの要件などの制約がある。目的:本研究は,既存のシステムの有効性をよりよく理解し,更なる改善ガイドラインを持つ概念的枠組みを提供することを目的とする。方法:系統的文献レビュー(SLR)を行った。本研究では,2つのフェーズと選択した70の論文に本研究を選択した。情報,クロスチェック,および著者らの発見の検証によって,定量的および定性的解析を行った。結果:既存のアプローチを記述し,これらの研究で観察された課題を明らかにした。選択した論文の限界と利点の両方を同定し,クラスタ化した。【結語】:本研究は,一貫して研究を拡張するための一般的データセットと評価フレームワークの必要性を提起する。また,自然言語処理障害研究者の面の重要性について述べた。加えて,それは将来の研究のための経路を提唱した。【JST・京大機械翻訳】

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