On systematically building a controlled natural language for functional requirements
Notice bibliographique
Résumé
Natural language (NL) is pervasive in software requirements specifications (SRSs). However, despite its popularity and widespread use, NL is highly prone to quality issues such as vagueness, ambiguity, and incompleteness. Controlled natural languages (CNLs) have been proposed as a way to prevent quality problems in requirements documents, while maintaining the flexibility to write and communicate requirements in an intuitive and universally understood manner. In collaboration with an industrial partner from the financial domain, we systematically develop and evaluate a CNL, named Rimay, intended at helping analysts write functional requirements. We rely on Grounded Theory for building Rimay and follow well-known guidelines for conducting and reporting industrial case study research. Our main contributions are: (1) a qualitative methodology to systematically define a CNL for functional requirements; this methodology is intended to be general for use across information-system domains, (2) a CNL grammar to represent functional requirements; this grammar is derived from our experience in the financial domain, but should be applicable, possibly with adaptations, to other information-system domains, and (3) an empirical evaluation of our CNL (Rimay) through an industrial case study. Our contributions draw on 15 representative SRSs, collectively containing 3215 NL requirements statements from the financial domain. Our evaluation shows that Rimay is expressive enough to capture, on average, 88% (405 out of 460) of the NL requirements statements in four previously unseen SRSs from the financial domain.
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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 | 0,044 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».