Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2023-08-16 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
要求・分析 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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株式会社東芝 |
著者所属 |
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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 |
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株式会社東芝 |
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株式会社東芝 |
著者所属(英) |
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en |
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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 |
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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
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 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |