Anforderung-zu- Quelltextrückverfolgbarkeit mittels Wort- und Quelltexteinbettungen: Unterschied zwischen den Versionen

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|vortragstyp=Masterarbeit
|vortragstyp=Masterarbeit
|betreuer=Tobias Hey
|betreuer=Tobias Hey
|termin=Institutsseminar/2020-10-02
|termin=Institutsseminar/2020-10-09 Zusatztermin
|kurzfassung=Rückverfolgbarkeitsinformationen helfen Entwickler beim Verständnis von Softwaresystemen und dienen als Grundlage für weitere Techniken wie der Abdeckungsanalyse. In dieser Arbeit wird untersucht, wie Einbettungen für die automatische Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen und Quelltext eingesetzt werden können. Dazu werden verschiedene Möglichkeiten betrachtet, die Anforderungen und den Quelltext mit Einbettungen zu repräsentieren und anschließend aufeinander abzubilden, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen ihnen zu erzeugen. Für eine Klasse existieren beispielsweise viele Optionen, welche Informationen bzw. welche Klassenelemente zur Berechnung einer Quelltexteinbettung berücksichtigt werden. Für die Abbildung werden zwischen den Einbettungen durch eine Metrik Ähnlichkeitswerte berechnet, mit deren Hilfe Aussagen über die Existenz einer Rückverfolgbarkeitsverbindung zwischen ihren repräsentierten Artefakten getroffen werden können.
|kurzfassung=Rückverfolgbarkeitsinformationen helfen Entwickler beim Verständnis von Softwaresystemen und dienen als Grundlage für weitere Techniken wie der Abdeckungsanalyse. In dieser Arbeit wird untersucht, wie Einbettungen für die automatische Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen und Quelltext eingesetzt werden können. Dazu werden verschiedene Möglichkeiten betrachtet, die Anforderungen und den Quelltext mit Einbettungen zu repräsentieren und anschließend aufeinander abzubilden, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen ihnen zu erzeugen. Für eine Klasse existieren beispielsweise viele Optionen, welche Informationen bzw. welche Klassenelemente zur Berechnung einer Quelltexteinbettung berücksichtigt werden. Für die Abbildung werden zwischen den Einbettungen durch eine Metrik Ähnlichkeitswerte berechnet, mit deren Hilfe Aussagen über die Existenz einer Rückverfolgbarkeitsverbindung zwischen ihren repräsentierten Artefakten getroffen werden können.
In der Evaluation wurden die verschiedenen Möglichkeiten für die Einbettung und Abbildung untereinander und mit anderen Arbeiten verglichen. Bezüglich des F1-Wertes erzeugen Quelltexteinbettungen mit Klassennamen, Methodensignaturen und -kommentaren sowie Abbildungsverfahren, die die Word Mover’s Distance als Ähnlichkeitsmetrik nutzen, die besten projektübergreifenden Ergebnisse. Das beste Verfahren erreicht auf dem Projekt LibEST, welches aus 14 Quelltext- und 52 Anforderungsartefakten besteht, einen F1-Wert von 60,1%. Die beste projektübergreifende Konfiguration erzielt einen durchschnittlichen F1-Wert von 39%.
In der Evaluation wurden die verschiedenen Möglichkeiten für die Einbettung und Abbildung untereinander und mit anderen Arbeiten verglichen. Bezüglich des F1-Wertes erzeugen Quelltexteinbettungen mit Klassennamen, Methodensignaturen und -kommentaren sowie Abbildungsverfahren, die die Word Mover’s Distance als Ähnlichkeitsmetrik nutzen, die besten projektübergreifenden Ergebnisse. Das beste Verfahren erreicht auf dem Projekt LibEST, welches aus 14 Quelltext- und 52 Anforderungsartefakten besteht, einen F1-Wert von 60,1%. Die beste projektübergreifende Konfiguration erzielt einen durchschnittlichen F1-Wert von 39%.
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Aktuelle Version vom 15. September 2020, 15:55 Uhr

Vortragende(r) Fei Chen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Termin Fr 9. Oktober 2020
Vortragsmodus
Kurzfassung Rückverfolgbarkeitsinformationen helfen Entwickler beim Verständnis von Softwaresystemen und dienen als Grundlage für weitere Techniken wie der Abdeckungsanalyse. In dieser Arbeit wird untersucht, wie Einbettungen für die automatische Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen und Quelltext eingesetzt werden können. Dazu werden verschiedene Möglichkeiten betrachtet, die Anforderungen und den Quelltext mit Einbettungen zu repräsentieren und anschließend aufeinander abzubilden, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen ihnen zu erzeugen. Für eine Klasse existieren beispielsweise viele Optionen, welche Informationen bzw. welche Klassenelemente zur Berechnung einer Quelltexteinbettung berücksichtigt werden. Für die Abbildung werden zwischen den Einbettungen durch eine Metrik Ähnlichkeitswerte berechnet, mit deren Hilfe Aussagen über die Existenz einer Rückverfolgbarkeitsverbindung zwischen ihren repräsentierten Artefakten getroffen werden können.

In der Evaluation wurden die verschiedenen Möglichkeiten für die Einbettung und Abbildung untereinander und mit anderen Arbeiten verglichen. Bezüglich des F1-Wertes erzeugen Quelltexteinbettungen mit Klassennamen, Methodensignaturen und -kommentaren sowie Abbildungsverfahren, die die Word Mover’s Distance als Ähnlichkeitsmetrik nutzen, die besten projektübergreifenden Ergebnisse. Das beste Verfahren erreicht auf dem Projekt LibEST, welches aus 14 Quelltext- und 52 Anforderungsartefakten besteht, einen F1-Wert von 60,1%. Die beste projektübergreifende Konfiguration erzielt einen durchschnittlichen F1-Wert von 39%.