単語分散表現による類義語統一と単語N-gramによるフレーズ抽出に基づくセキュリティ要件分類手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-01-15
• タイトル: 単語分散表現による類義語統一と単語N-gramによるフレーズ抽出に基づくセキュリティ要件分類手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classification of Security Requirements Based on Unification of Synonyms Using Word Embedding and Extraction of Phrases Using N-gram
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:社会課題を解決するコラボレーション技術とネットワークサービス（特選論文）] 非機能要件，自動分類，機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00215714
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科／株式会社日本総合研究所
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University / The Japan Research Institute, Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者名: 宮崎, 智己; 東, 裕之輔; 大平, 雅雄
• 著者名(英): Tomoki, Miyazaki; Yunosuke, Higashi; Masao, Ohira
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 見落とされやすい非機能要件の特定を支援するために，非機能要件分類手法が提案されている．しかしながら，既存手法には(1)単語の類似性を考慮しておらず類似した単語で構成される要件文を異なる種類の品質特性を有する要件文と扱うことがある，(2)単語の順序関係を考慮しておらず同じ単語で構成されるが異なる意味を持つフレーズ（異なる品質特性を有する要件文）を同じものとして扱うことがある，という問題点がある．本研究では，単語の類似性と単語の順序関係を考慮することで，非機能要件分類手法の精度向上を目指す．単語の類似性を考慮するために，(1-A) シソーラスを用いた類義語の統一，(1-B) 単語分散表現を用いた類義語の統一の2つのアプローチをとる．単語の順序関係を考慮するために，(2-A) 固定長の単語N-gramをフレーズとして抽出する場合と(2-B)可変長の単語N-gram（N ≥ 1）をフレーズとして抽出する場合の2つのアプローチをとる．非機能要件のうち，セキュリティ要件の分類を対象とした評価実験の結果，提案手法は既存手法よりも精度が高くなることを確認した．また，教師ありアルゴリズムと分類対象のセキュリティ要件によって，精度が最も高い類義語統一処理とフレーズ抽出の組合せが異なることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to identify easily-overlooked nonfunctional requirements, many automated classification methods for nonfunctional requirements have been proposed. Existing methods, however, have common shortcomings: (1) they does not consider similarities among words used in requirement documents and sometimes classify requirements described using similar words into different classes, and (2) they also does not consider order relations of words used in requirement documents and they sometimes classify requirements using different phrases with the same words into the same class. The goal of our study is to improve the classification accuracy by considering similarities and order relations among words used in requirement documents. Our method unifies synonyms in requirement documents by using (1-A) a thesaurus (SEThesaurus) and (1-B) word embeddings (Word2vec, fastText, and SO_Word2vec) to resolve the issue of similarities among words used in requirement documents. It also extracts phrases of (1) fixed-length word N-grams and (2) variable-length word N-gram (N ≥ 1) to resolve the issue of order relations of words used in requirement documents. As a result of a security classification experiment, our method outperformed the existing method and showed a combination of the synonym unification and the phrase extraction is different from properties of security requirements.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 1, p. 94-103, 発行日 2022-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764