Machine learning in requirements elicitation: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing trend in requirements elicitation is the use of machine learning (ML) techniques to automate the cumbersome requirement handling process. This literature review summarizes and analyzes studies that incorporate ML and natural language processing (NLP) into demand elicitation. We answer the following research questions: (1) What requirement elicitation activities are supported by ML? (2) What data sources are used to build ML-based requirement solutions? (3) What technologies, algorithms, and tools are used to build ML-based requirement elicitation? (4) How to construct an ML-based requirements elicitation method? (5) What are the available tools to support ML-based requirements elicitation methodology? Keywords derived from these research questions led to 975 records initially retrieved from 7 scientific search engines. Finally, 86 articles were selected for inclusion in the review. As the primary research finding, we identified 15 ML-based requirement elicitation tasks and classified them into four categories. Twelve different data sources for building a data-driven model are identified and classified in this literature review. In addition, we categorized the techniques for constructing ML-based requirement elicitation methods into five parts, which are Data Cleansing and Preprocessing, Textual Feature Extraction, Learning, Evaluation, and Tools. More specifically, 3 categories of preprocessing methods, 3 different feature extraction strategies, 12 different families of learning methods, 2 different evaluation strategies, and various off-the-shelf publicly available tools were identified. Furthermore, we discussed the limitations of the current studies and proposed eight potential directions for future 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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».