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アイテム
大規模言語モデルを用いた要求仕様自動分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227285
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227285df76db05-bc47-4c86-84e8-8036c1dc26b2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SES2023014.pdf (758.2 kB)
2025年8月16日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, SE:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-08-16 | |||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||
| タイトル | 大規模言語モデルを用いた要求仕様自動分類 | |||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||
| 主題 | 要求・分析 | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||
| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||
| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
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| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
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| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
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| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
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| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||||
| 株式会社東芝 | ||||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||||
| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||||
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| TOSHIBA CORPORATION | ||||||||||||||||||||
| 著者名 |
伊部, 早紀
× 伊部, 早紀
× 倉田, 早織
× 長岡, 武志
× 古畑, 彰夫
× 後藤, 和之
× 福居, 誠二
× 北川, 貴之
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||
| 内容記述 | 情報システムの要求定義では，ステークホルダの要求を的確に把握することが重要である．ステークホルダの要求は，要求仕様として記述される．要求定義の担当者は，要求仕様を分類することで，仕様に重複・矛盾・漏れがないことを確認する．要求仕様の分類に関するノウハウは，経験豊富な担当者の暗黙知となっている場合が多いため，経験が浅い担当者では，要求仕様の分類に多大な時間を要したり，分類の結果に一貫性を欠くことがある．これまでに著者らは，要求仕様が機能要求と非機能要求のどの種別に属するのかを，CNN による深層学習を用いて自動分類する手法を試行した．しかし実際の業務では，プロジェクト毎に要求の種別が異なっており，プロジェクトの特性に応じて種別を使い分けている．このため，種別が異なる度にアノテーションデータの作成が必要となり，多大なコストを要する．近年では，巨大なパラメータを持つ生成系言語モデルの台頭により，少量の例示のみによる推論が可能になりつつある．本稿ではこれに着目し，大規模言語モデルを活用した要求仕様自動分類の実験を行い，従来手法と比較し，考察を行った． | |||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023論文集 巻 2023, p. 86-93, 発行日 2023-08-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||||
