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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-11 14:55 ソフトウェア要求仕様書からのCausal Component Model作成のための自動抽出手法の比較 ○二ノ宮健来・大戸柾之介・高岡俊希・小形真平・岡野浩三（信州大）  SS2023-22 DC2023-28 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェア開発において，ソフトウェアの要求を自然言語で記述された要求仕様書を用いて開発が進められる．しかし，自然語の記述の曖昧性などに起因し，システムに意図しない動作が発生する可能性がある．そこで要求仕様書から コンポーネントベースの状態遷移記述方法の１つであるCausal Component Model (CCM) を作成する方法を提案する．CCMに変換することにより，システムが要求を満たしているか，意図しない動作により回復不可能な，望ましくないシステム状態に陥ることがないかを検査することができる．本報告では，CCM の自動作成のために，必要なコンポーネント，コンポーネントの状態，遷移条件を自動抽出する方法を２つ提案する. 自動抽出のために，形態素解析，構文解析を用いたルールベースの手法と大規模言語モデル (LLM) を活用した２つの手法を提案し，それらに対してその変換精度を比較する．結果より，LLMを用いた変換方法が効率性などから優れているとの考察を得た． |
| （英） | In software development, development proceeds using requirement specifications that describe software requirements in natural language. However, ambiguities in natural language descriptions can cause unintended behavior in the system. We propose a method to create a Causal Component Model (CCM), which is a component-based state transition description method, from requirement specifications, and by converting them to CCM, it is possible to check whether the system satisfies requirements or not, and whether unintended behavior can cause the system to fall into an unrecoverable or undesirable system state. The CCM can be used to check whether the system meets requirements and whether unintended behavior can lead to an unrecoverable or undesirable system state. In this report, we propose two methods to automatically extract necessary components, component states, and transition conditions for the automatic creation of CCMs. For automatic extraction, we propose two methods: a rule-based method using morphological and syntactic analysis, and a method using a large-scale language model (LLM), and compare their conversion accuracies. The results show that the LLM-based method is superior in terms of efficiency. | |
| キーワード | （和） | 自然言語 / 要求仕様書 / CCM / NLP / 係り受け解析 / LLM / / |
| （英） | Natural Language / Requirement Specification / CCM / NLP / Dependency Analysis / LLM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 206, SS2023-22, pp. 7-12, 2023年10月. | |
| 資料番号 | SS2023-22 | |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SS2023-22 DC2023-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS DC |
| 開催期間 | 2023-10-11 - 2023-10-12 |
| 開催地（和） | 信州大学工学部（長野市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ディペンダブルコンピューティング，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2023-10-SS-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ソフトウェア要求仕様書からのCausal Component Model作成のための自動抽出手法の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Automatic Extraction Methods for Generating Causal Component Models from Software Requirement Specifications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語 / Natural Language |
| キーワード(2)（和/英） | 要求仕様書 / Requirement Specification |
| キーワード(3)（和/英） | CCM / CCM |
| キーワード(4)（和/英） | NLP / NLP |
| キーワード(5)（和/英） | 係り受け解析 / Dependency Analysis |
| キーワード(6)（和/英） | LLM / LLM |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 二ノ宮 健来 / Takeki Ninomiya / ニノミヤ タケキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大戸 柾之介 / Masanosuke Ohto / オオト マサノスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高岡 俊希 / Toshiki Takaoka / タカオカ トシキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-11 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2023-22, DC2023-28 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.206(SS), no.207(DC) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) |
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