Institutsseminar/2021-05-07

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Termin (Alle Termine)
Datum Fr 7. Mai 2021, 14:00 Uhr
Dauer 75 min
Raum https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams
Vorheriger Termin Fr 7. Mai 2021
Nächster Termin Fr 14. Mai 2021

Vorträge

Vortragende(r) Gilbert Groten
Titel Automatisches Auflösen von Abkürzungen in Quelltext
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Kurzfassung Abgekürzte Quelltextbezeichner stellen ein Hindernis bei der Gewinnung von Informationen aus Quelltext dar. Im Rahmen dieser Arbeit werden Abkürzungsauflösungsverfahren entwickelt, um diese abgekürzten Quelltextbezeichner zu den gemeinten, nicht abgekürzten Begriffen aufzulösen. Zum einen wird die Entscheidung für den besten Auflösungskandidaten mittels worteinbettungsbasierten Ähnlichkeitsfunktionen getroffen. Zum anderen werden Trigramm-Grammatiken verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines Auflösungskandidaten zu bestimmen. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Verfahren bauen auf zwei Verfahren auf, welche von Alatawi et al. entwickelt wurden. In diesen werden statistische Eigenschaften von Quelltextabkürzungen, sowie Uni- und Bigramm-Grammatiken verwendet, um die Auflösung einer Abkürzung zu bestimmen. Das präziseste der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Verfahren (das Trigramm-basierte) löst auf einem Beispielquelltext, evaluiert gegen eine von Alatawi et al. bereitgestellte Musterlösung, 70,33% der abgekürzten Quelltextbezeichner richtig auf, und ist damit 3,30 Prozentpunkte besser als das nachimplementierte, präziseste Verfahren von Alatawi et al.
Vortragende(r) Niklas Ewald
Titel Identifikation von Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen mittels Sprachmodellen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Kurzfassung Die Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen ist ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung. Zusammenhänge werden dokumentiert und können für Aufgaben wie Auswirkungs- oder Abdeckungsanalysen verwendet werden. Da das Identifizieren von Rückverfolgbarkeitsverbindungen von Hand zeitaufwändig und fehleranfällig ist, ist es hilfreich, wenn automatische Verfahren eingesetzt werden können. Anforderungen werden häufig während der Entwicklung verfeinert. Entstehende Anforderungen lassen sich zu den ursprünglichen Anforderungen zurückverfolgen. Die entstehenden Anforderungen befinden sich auf einem anderen Abstraktionslevel. Dies erschwert die automatische Identifizierung von Rückverfolgbarkeitsverbindungen. Auf großen Textkorpora trainierte Sprachmodelle stellen eine mögliche Lösung für dieses Problem dar. In dieser Arbeit wurden drei auf Sprachmodellen basierende Verfahren entwickelt und verglichen: Feinanpassung einer Klassifikationsschicht, Ausnutzen der Ähnlichkeit der jeweiligen Satzeinbettungen und eine Erweiterung des zweiten Verfahrens, bei dem zusätzlich zunächst Cluster gebildet werden. Es wurden sechs öffentlich verfügbare Datensätze verwendet, um die Verfahren zu evaluieren. Von den drei Verfahren erreichen jeweils das Sprachmodell mit Klassifikationsschicht und das Ausnutzen der Ähnlichkeit zwischen Satzeinbettungen für drei Datensätze die besten Ergebnisse, die aber hinter den Ergebnissen von anderen aktuellen Verfahren zurückbleiben. Das feinangepasste Sprachmodell mit Klassifikationsschicht erzielt eine Ausbeute von bis zu 0,96 bei einer eher geringen Präzision von 0,01 bis 0,26.
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Hinweise