An automated ontology generation technique for an emergent behavior detection system
Notice bibliographique
Résumé
Due to the lack of central control in distributed systems, design and implementation of such systems is a challenging task. Interaction of multiple autonomous components can easily result in unwanted behavior in the system. Therefore it is vital to carefully review the design of distributed systems. Manual review of software documents is too inefficient and error prone. It would therefore be beneficial to have a systematic methodology to automatically analyze software requirements and design documents. However automating the process of software analysis is a challenging task because besides the design know-how, each software system requires its own domain knowledge. Existing approaches often require a great deal of input from system engineers familiar with the domain. Such information needs to be interpreted by the designer which is a time-consuming and error prone process. This research suggests the use of a scenario-based approach to represent system requirements. Scenarios are often depicted using message sequence charts (MSCs). Due to their formal notation, MSCs can be used to analyze software requirements in a systematic manner. In an earlier paper, it was demonstrated that ontologies can be used to effectively automate the construction of domain knowledge for the system. However the construction of ontologies remained a challenging task. This paper describes a process which infers ontology from the provided message sequence charts. Furthermore this paper introduces a software tool which automates the process of domain ontology construction. This methodology is demonstrated using a case study of a fleet-management software system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».