Geri Dön

From unrestricted natural languagerequirements to domain models

Kısıtlanmamış doğal dil yazılımgerekliliklerinden alan modellerine

  1. Tez No: 877534
  2. Yazar: ULAŞ ONUR DEDEOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BAŞAK AYDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Alan modelleri, proje paydaşları arasındaki iletişimi kolaylaştırmak ve diğer yazılım geliştirme faaliyetlerine çeşitli girdiler sağlamak amacıyla bir yazılım sistemine genel bir bakış oluşturmak için kullanılır. Bu faydalar alan modellerini endüstrideki uygulayıcılar ve akademik araştırmacılar için ilgi çekici bir çalışma haline getirmiştir. Alan modellerini tanımlama ve inşa etme faaliyetleri sırasında çeşitli problemler uygulayıcıların karşısına çıkmaktadır. Gerekli olan işgücü maliyetinin fazlalığı, gerçek endüstride her zaman hali hazırda kaynak olarak mevcut olmayan derinlemesine alan uzmanlığı gerekliliği, inşa edilen modellerde kavram bütünlüğünü ve kapsamının sağlanmasının zorluğu gibi problemler bu görevin gerçekleştirilmesini zorlaştırmaktadır. Bu engellerin aşılması ve alan modellerini inşa etmeyi kolaylaştırmak için araştırmacılar doğal dil işleme yöntemleri önermişlerdir. Bu çalışmada modern büyük dil modelleri, bir güncel terim sıralama algoritması ve kural tabanlı çıkarım modülünü bir arada kullanarak tamamen otomatik bir şekilde, sınırlandırılmamış doğal dil ile yazılmış yazılım gerekliliklerini işleyerek alan modeli inşa eden bir yaklaşım öneriyoruz. Bu yaklaşımımızı değerlendirmek için hem öğretim temelli veri setleri hem de endüstri temelli veri setlerini kullanarak sayısal bir analiz gerçekleştirdik. Özgün alan terimlerinin kapsanması ve tekil alan terimlerinin tespit yetenekleri bakımından mevcut teknolojinin seviyesine denk veya daha iyi bir performans elde ettik. Önerdiğimiz yaklaşım, endüstri temelli veri setleri ile daha iyi bir performans gösterdi ancak alan terimlerinin arasındaki ilişkilerin tespiti ve genel sistem kesinliği göze alındığında mevcut yaklaşımlardan daha düşük bir performans gözlemledik.

Özet (Çeviri)

Domain models are used to establish general overview of a software system to ease the communication between the project stakeholders and as various inputs for other software development activities. Due to these benefits, domain model extraction is an important task for both researchers and practitioners of software projects. Domain model extraction process bears challenges such as being labour intensive, requiring extensive communication which is not always possible in real-world projects, and coverage completeness being hard to attain. For these reasons, researchers propose methods to ease and aid the domain extraction process using natural language processing methods. In this study, we propose a fully automated approach to extract domain models from unstructured natural language requirements which combines capabilities of modern language models, a state-of-the-art term ranking algorithm, and a rule based extraction module. We evaluate our proposal with both industrial and educational data sets and perform a quantitative evaluation. The state of the art overperform our approach in the relation detection performance and overall precision of the pipeline. In terms of domain concept coverage and individual concept detection we achieve on par or better overall performance compared to state-of-the-art methods. Our approach perform better in data sets from the industry compared to the students' data sets.

Benzer Tezler

  1. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  2. Posterior fossa tümörleri

    Başlık çevirisi yok

    SERHAT AYDINER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    NöroşirürjiGazi Üniversitesi

    Nöroşirürji Ana Bilim Dalı

  3. Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    NECDET ŞÜKRÜ ALTUN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU

  4. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  5. İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı

    The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys

    SERDAR SEZGİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ÜrolojiGazi Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı