Wissensanreicherung von Begriffen im Quelltext: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 2. Mai 2022, 17:32 Uhr

Vortragende(r)	Daniel Jungkind
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Tobias Hey
Termin	Fr 6. Mai 2022
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	Anforderungsrückverfolgung spielt im Bereich der Softwarewartung eine große Rolle. Worteinbettungsbasierte Verfahren zur Anforderungsrückverfolgung nutzen Wörter, die in Anforderungen und Quelltext vorkommen, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen herzustellen. Semantisch äquivalente aber sprachlich unterschiedliche Formulierungen können dies erschweren. Wissen über derartige semantische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Begriffen kann helfen, die Rückverfolgbarkeit zu verbessern. Diese Arbeit hat zum Ziel, in Quelltext vorkommende natürlichsprachliche Begriffe mit Wissen in Form von semantisch verwandten Begriffen anzureichern, um worteinbettungsbasierte Anforderungsrückverfolgung zu verbessern. Hierzu werden zunächst DBpedia-Artikel bestimmt, welche den Bedeutungen der Begriffe im Quelltext entsprechen. Daraufhin werden die Verbindungen dieser DBpedia-Artikel zu weiteren Artikeln dazu genutzt, um Begriffe zu identifizieren, die das gemeinsame Thema der Eingabe beschreiben. Hierzu werden Kategorien- und Oberbegriffsbeziehungen genutzt, um einen DBpedia-Subgraphen aufzubauen und in diesem Zusammenhangskomponenten zu identifizieren. Zentrale Knoten in diesen Zusammenhangskomponenten liefern dabei Kandidaten für die Themenbeschriftung. Durch das Hinzufügen dieser Themenbeschriftungen konnten auf den Datensätzen eTour und eAnci Verbesserungen der F1-Werte von bis zu +9.4 % für das Bestimmen von Rückverfolgbarkeitsverbindungen erzielt werden. Dabei lagen die Verbesserungen der Präzisionswerte zwischen +1.5 % und +11.5 %.

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 |betreuer=Tobias Hey
 |termin=Institutsseminar/2022-05-06
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+|kurzfassung=Anforderungsrückverfolgung spielt im Bereich der Softwarewartung eine große Rolle. Worteinbettungsbasierte Verfahren zur Anforderungsrückverfolgung nutzen Wörter, die in Anforderungen und Quelltext vorkommen, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen herzustellen. Semantisch äquivalente aber sprachlich unterschiedliche Formulierungen können dies erschweren. Wissen über derartige semantische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Begriffen kann helfen, die Rückverfolgbarkeit zu verbessern. Diese Arbeit hat zum Ziel, in Quelltext vorkommende natürlichsprachliche Begriffe mit Wissen in Form von semantisch verwandten Begriffen anzureichern, um worteinbettungsbasierte Anforderungsrückverfolgung zu verbessern. Hierzu werden zunächst DBpedia-Artikel bestimmt, welche den Bedeutungen der Begriffe im Quelltext entsprechen. Daraufhin werden die Verbindungen dieser DBpedia-Artikel zu weiteren Artikeln dazu genutzt, um Begriffe zu identifizieren, die das gemeinsame Thema der Eingabe beschreiben. Hierzu werden Kategorien- und Oberbegriffsbeziehungen genutzt, um einen DBpedia-Subgraphen aufzubauen und in diesem Zusammenhangskomponenten zu identifizieren. Zentrale Knoten in diesen Zusammenhangskomponenten liefern dabei Kandidaten für die Themenbeschriftung.
+Durch das Hinzufügen dieser Themenbeschriftungen konnten auf den Datensätzen eTour und eAnci Verbesserungen der F1-Werte von bis zu +9.4 % für das Bestimmen von Rückverfolgbarkeitsverbindungen erzielt werden. Dabei lagen die Verbesserungen der Präzisionswerte zwischen +1.5 % und +11.5 %.
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