Evaluation of Tools for Hairy Requirements and Software Engineering Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Context and Motivation A hairy requirements or software engineering task involving natural language (NL) documents is one that is not inherently difficult for NL-understanding humans on a small scale but becomes unmanageable in the large scale. A hairy task demands tool assistance. Because humans need help in carrying out a hairy task completely, a tool for a hairy task should have as close to 100% recall as possible. A hairy task tool that falls short of close to 100% recall that is applied to the development of a high-dependability system may even be useless, because to find the missing information, a human has to do the entire task manually anyway. For a such a tool to have recall acceptably close to 100%, a human working with the tool on the task must achieve better recall than a human working on the task entirely manually. Problem Traditionally, many hairy requirements and software engineering tools have been evaluated mainly by how high their precision is, possibly leading to incorrect conclusions about how effective they are. Principal Ideas This paper describes using recall, a properly weighted F-measure, and a new measure called summarization to evaluate tools for hairy requirements and software engineering tasks and applies some of these measures to several tools reported in the literature. Contribution The finding is that some of these tools are actually better than they were thought to be when they were evaluated using mainly precision or an unweighted F-measure.
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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 | 0,015 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».