A Model-driven and Template-based Approach for Requirements Specification
Notice bibliographique
Résumé
Requirements specification and verification play an important role in the certification of safety-critical software (SCS). These activities are costly and error-prone because SCS exhibit a high number of requirements and most SCS manufacturers are still using natural language to specify these requirements. On one hand, natural language can introduce ambiguity and inconsistency. On the other hand, formal languages add an overhead to the requirements specification because of their complexity. Controlled Natural Languages (CNLs) fill these gaps by offering a middle-ground solution, although not yet well adopted by the industry. In this paper, we introduce an approach that combines CNLs and model-driven engineering (MDE) for requirements specification. The approach was proposed to support an industrial partner in the certification process of a SCS. Our approach uses templates and relies on two types of models: models that specify the templates, and a model of the domain of the system at hand. Using models of the templates enables to automate some requirements analysis tasks. Using a domain model allows the auto-completion and verification of requirements specified using the templates. We implemented the approach and validated it using three case studies and more than a thousand requirements. We observed that our approach and underlying templates are applicable across domains and that the templates yield requirements with better quality in terms of necessity, ambiguity, completeness, singularity, and verifiability.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».