Institutsseminar/2020-02-21

Aus SDQ-Institutsseminar
Version vom 5. Dezember 2019, 13:44 Uhr von Erik Burger (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{Termin |datum=2020/02/21 11:30:00 |raum=Raum 348 (Gebäude 50.34) }}“)
(Unterschied) ← Nächstältere Version | Aktuelle Version (Unterschied) | Nächstjüngere Version → (Unterschied)
Termin (Alle Termine)
Datum Freitag, 21. Februar 2020
Uhrzeit 11:30 – 12:15 Uhr (Dauer: 45 min)
Ort Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz
Vorheriger Termin Fr 14. Februar 2020
Nächster Termin Fr 28. Februar 2020

Termin in Kalender importieren: iCal (Download)

Vorträge

Vortragende(r) Felix Eurich
Titel Entwurf und Aufbau einer semantischen Repräsentation von Quelltext
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Tobias Hey
Vortragsmodus
Kurzfassung Eine Herausforderung bei der Rückverfolgung von Quelltext zu Anforderungen stellt die Analyse von Quelltext dar. Informationen über semantische Zusammenhänge zwischen Programmelementen sind darin nicht explizit dokumentiert, sondern müssen aus vorhandenen Informationen wie der natürlichen Sprache oder den strukturellen Abhängigkeiten abgeleitet werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts INDIRECT wird eine semantische Repräsentation von Quelltext entworfen und umgesetzt, um die darin enthaltenen Informationen bei der Rückverfolgung von Anforderungen nutzen zu können. Die Repräsentation umfasst sowohl syntaktische Informationen als auch semantische Zusammenhänge im Quelltext. Für die Identifikation von semantischen Zusammenhängen wird eine Analyse der Syntax und eine Analyse der lexikalischen Bestandteile im Quelltext durchgeführt. Abschließend erfolgt eine Clusteranalyse auf Basis der gefundenen Zusammenhänge, um Gruppen aus semantisch zusammenhängenden Programmelementen zu identifizieren. Bei der Evaluation wurde eine Abdeckung der gefundenen Programmelementgruppen von bis zu 0,91 erzielt. Die Präzision der gefundenen Cluster betrug bis zu 0,9. Das harmonische Mittel aus der Cluster-Abdeckung und der Cluster-Präzision erreichte einen maximalen Wert von 0,73.
Neuen Vortrag erstellen

Hinweise