COMPUTATIONAL REPRESENTATION OF LINGUISTIC SEMANTICS FOR REQUIREMENT ANALYSIS IN ENGINEERING DESIGN
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to use computational linguistics to identify semantic implicit relationships between text-based relationships. Specifically, natural language processing is used to implement linguistic semantics in requirement analyzers. Linguistic semantics is defined as the meaning of words beyond their string form, part of speech, and syntactic function. Many existing design tools use part of speech tagging and sentence parsing as the foundation of their requirement analysis but ultimately use string algorithms to evaluate requirements. These string algorithms cannot capture the implicit knowledge in requirements. This research compares five methods of requirement analysis. A manual analysis provides the benchmark against which the subsequent analyzers are judged. A syntactic analysis is implemented and compared to the manual method to gain insight into the capabilities of current methods. The other three analyzers implement semantic tools for requirement analysis through semantic ontologies and latent semantic analyses. The results from the semantic analyzers are compared to the results of the other two analyzers to judge the capabilities of semantics in requirement analysis. The findings show that semantics can be identified with at least 74% accuracy. Further, the agreement between the semantic results and the manual results are more related than the syntax results and the manual results. While the implementation of semantics into requirement analysis does not completely agree with manual findings, the semantic analyses improve upon syntactic and string matching analyses used in current research.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».