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J-GLOBAL ID：202202277680105072   整理番号：22A0788025

IT-エンタープライズにおける利害関係者のためのレメディとしてのTF-IDFとナイーブBayes技法を用いた製品要求情報【JST・京大機械翻訳】

Product Requirement Information Using TF-IDF and Naive Bayes Techniques as a Remedy for Stakeholders in IT-Enterprises

著者 (1件)： Hauser Serda (University of Leipzig, Information Systems Institute,Leipzig,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCECE  ページ： 85-91  発行年： 2022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： 適切な要求を書くことは,研究者の部分に繊細な感度を必要とする。すべての利害関係者がそれらを理解する前に,多くの反復を通すことは,必要でない。本研究では,不完全書かれた機能的および非機能的要求として,非特定要求を検出し,仕様行列を用いて解析した。マトリックスは,要求が十分に特定され,中程度に指定され,あるいは特定されないかどうかを評価するための新しいメトリックを示す。仕様行列は,Deutsche Telekom(DT)AG内の利用Caseにより与えられる。不特定要求は,適切な製品要求情報(PRI)と呼ばれる要求ステンシルを用いたセマンティックレビューを受ける。適切なPRIは,統計的手法(TF-IDFとNaive Bayes確率計算)を用いて,章を含むカテゴリーによって自動的に分類される。指定されていない要求の伝播を避けるために,本研究は,Naive Bayes確率計算による仕様行列とTF-IDFを利用する利害関係者指向の新規解の評価を追求する。Copyright 2022 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： 統計的方法 ,  *ステンシル版
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  ホップ数 ,  Naive Bayes , 【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 (4件)： IT ,  エンタープライズ ,  利害関係者 ,  技法