Automated Traceability for Domain Modelling Decisions Empowered by Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Domain modelling abstracts real-world entities and their relationships in the form of class diagrams for a given domain problem space. Modellers often perform domain modelling to reduce the gap between understanding the problem description which expresses requirements in natural language and the concise interpretation of these requirements. However, the manual practice of domain modelling is both time-consuming and error-prone. These issues are further aggravated when problem descriptions are long, which makes it hard to trace modelling decisions from domain models to problem descriptions or vice-versa leading to completeness and conciseness issues. Automated support for tracing domain modelling decisions in both directions is thus advantageous. In this paper, we propose an automated approach that uses artificial intelligence techniques to extract domain models along with their trace links. We present a traceability information model to enable traceability of modelling decisions in both directions and provide its proof-of-concept in the form of a tool. The evaluation on a set of unseen problem descriptions shows that our approach is promising with an overall median F2 score of 82.04%. We conduct an exploratory user study to assess the benefits and limitations of our approach and present the lessons learned from this study.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».