木村/Research Subject/学士論文
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開始行:
[[木村/Research Subject]]
*自動分類手法におけるデータセット作成時のミスラベルの調査...
~
#contents
**Approach [#k83d3d85]
-被験者実験
-分類対象は，ランダムに抽出した要件を集めた一文のみのデー...
-２つのグループを作り，２パターンの実験を行う
--一文のみ→文脈あり，文脈あり→一文のみ
--カウンターバランスを考慮
-一文のみ，文脈ありのそれぞれのラベル付けに違いがあるかを...
||Aグループ|Bグループ|
|一文のみ|１|２|
|文脈あり|２|１|
-対象の要件はセキュリティとその他，各10件ずつ
-被験者には８つの品質特性に則ってラベル付け
**メモ [#q3f36b24]
-要求分析という言葉を用いるため，要件から要求の言葉に変更...
-ラベル付けで表記を統一
-イラストを用いて従来手法の説明と疑問点の明記
-一文のみ，文脈ありのデータセット例を載せる
-要求の例（投句性ごとに何文か）を載せる
-セキュリティに着目する理由は，システムの品質にクリティカ...
*卒業論文執筆メモ [#qcd97248]
**Chapter1：Introduction [#q7aebf1d]
***Background [#xdb79ce7]
-要件の見落としは手戻りやシステムの故障を引き起こす可能性...
-機能要件に比べ，非機能要件はさらに見落としやすい
-非機能要件の見落としを減らすために従来研究では自動分類手...
-ただし，従来研究のデータは要件定義書から一文ずつラベルを...
-一文のみで判断できないが，文脈を通じて非機能要件と判断で...
--従来研究のラベル付け作業における非機能要件の網羅性への...
-一文のみと文脈ありでラベルがどのように変化するのか調査
***Goal・Contribution [#pc4636a9]
-非機能要件の自動分類手法のデータセットの妥当性の検証
-一文のみと文脈ありで違いが見られた場合，手法の見直しが必...
-できれば，文脈を通じてラベル付けしたデータを既存の手法に...
**Chapter2：Non-functional Requirement and Prior Research...
-２章は本研究の位置付け
-先行研究が行ったこととその研究では行われなかったことの明記
***Non-functional Requirement [#jfa7e610]
-要件定義書では，機能要件と非機能要件が存在
-機能要件はシステムに要求される機能
-非機能要件はシステムの品質（セキュリティ，信頼性，使いや...
-
-品質特性を定義した規格は多岐にわたるが，本研究で用いる品...
--ISO25010（https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-s...
-ISO25010は機能適合性，性能効率性，互換性，使用性，信頼性...
-
***Prior Study [#q7b87025]
-従来の手法は教師ありアルゴリズム（NaiveBayse・SVMなど）...
-学習に用いるデータセットに関して，
--要求仕様書から要求を一文ずつ抽出しラベル付け
--重要視されやすい特性をピックアップしている研究では，関...
-(従来のプロセスの図を載せる)
-一文ずつ抽出しラベル付けを行っているが，それは正しいプロ...
-一文のみでラベル付けを行った場合と文脈を考慮しながらラベ...
***Research Questions [#i06e505f]
-一文のみで判断しラベル付けしたデータと文脈を通じて判断し...
**Chapter3：Experiment [#me0ff16c]
//***Classification Technique（今回はなし） [#m8728a6b]
//-テキストのクリーニング-ストップワードの除去-単語の正規...
***Dataset [#l736a493]
-オンライン上で公開されている官公庁の提案依頼書（RFP：Req...
-内訳を表にて記載
***Approach [#k24b6aff]
-被験者実験（conduct user study）
-実験の環境概要
--分類対象のデータ規模（100〜200件ぐらいの規模）
--人数（20人くらい）
-学習効果のカウンターバランスを取るために，２通りで実験
--&color(blue){一文のみ}; → &color(red){文脈あり};
--&color(red){文脈あり}; → &color(blue){一文のみ};
-ラベリング結果を統計的検定を用いて有意差があるかどうかを...
-効果量測定を行うかは検討する
**Chapter4：Result [#b31bc765]
**Chapter5：Discussion [#p9f91fe6]
***Threats To Validity [#b6908ebb]
**Chapter6：Related Work [#d46c2415]
**Chapter7：Conclusion（and Future work） [#q1d7db8c]
**Reference [#z143f9d3]
-[1]Brooks Jr., F.P., “No Silver Bullet: Essences and Acc...
--非機能要件をきちんと管理できていないとシステムの品質に...
終了行:
[[木村/Research Subject]]
*自動分類手法におけるデータセット作成時のミスラベルの調査...
~
#contents
**Approach [#k83d3d85]
-被験者実験
-分類対象は，ランダムに抽出した要件を集めた一文のみのデー...
-２つのグループを作り，２パターンの実験を行う
--一文のみ→文脈あり，文脈あり→一文のみ
--カウンターバランスを考慮
-一文のみ，文脈ありのそれぞれのラベル付けに違いがあるかを...
||Aグループ|Bグループ|
|一文のみ|１|２|
|文脈あり|２|１|
-対象の要件はセキュリティとその他，各10件ずつ
-被験者には８つの品質特性に則ってラベル付け
**メモ [#q3f36b24]
-要求分析という言葉を用いるため，要件から要求の言葉に変更...
-ラベル付けで表記を統一
-イラストを用いて従来手法の説明と疑問点の明記
-一文のみ，文脈ありのデータセット例を載せる
-要求の例（投句性ごとに何文か）を載せる
-セキュリティに着目する理由は，システムの品質にクリティカ...
*卒業論文執筆メモ [#qcd97248]
**Chapter1：Introduction [#q7aebf1d]
***Background [#xdb79ce7]
-要件の見落としは手戻りやシステムの故障を引き起こす可能性...
-機能要件に比べ，非機能要件はさらに見落としやすい
-非機能要件の見落としを減らすために従来研究では自動分類手...
-ただし，従来研究のデータは要件定義書から一文ずつラベルを...
-一文のみで判断できないが，文脈を通じて非機能要件と判断で...
--従来研究のラベル付け作業における非機能要件の網羅性への...
-一文のみと文脈ありでラベルがどのように変化するのか調査
***Goal・Contribution [#pc4636a9]
-非機能要件の自動分類手法のデータセットの妥当性の検証
-一文のみと文脈ありで違いが見られた場合，手法の見直しが必...
-できれば，文脈を通じてラベル付けしたデータを既存の手法に...
**Chapter2：Non-functional Requirement and Prior Research...
-２章は本研究の位置付け
-先行研究が行ったこととその研究では行われなかったことの明記
***Non-functional Requirement [#jfa7e610]
-要件定義書では，機能要件と非機能要件が存在
-機能要件はシステムに要求される機能
-非機能要件はシステムの品質（セキュリティ，信頼性，使いや...
-
-品質特性を定義した規格は多岐にわたるが，本研究で用いる品...
--ISO25010（https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-s...
-ISO25010は機能適合性，性能効率性，互換性，使用性，信頼性...
-
***Prior Study [#q7b87025]
-従来の手法は教師ありアルゴリズム（NaiveBayse・SVMなど）...
-学習に用いるデータセットに関して，
--要求仕様書から要求を一文ずつ抽出しラベル付け
--重要視されやすい特性をピックアップしている研究では，関...
-(従来のプロセスの図を載せる)
-一文ずつ抽出しラベル付けを行っているが，それは正しいプロ...
-一文のみでラベル付けを行った場合と文脈を考慮しながらラベ...
***Research Questions [#i06e505f]
-一文のみで判断しラベル付けしたデータと文脈を通じて判断し...
**Chapter3：Experiment [#me0ff16c]
//***Classification Technique（今回はなし） [#m8728a6b]
//-テキストのクリーニング-ストップワードの除去-単語の正規...
***Dataset [#l736a493]
-オンライン上で公開されている官公庁の提案依頼書（RFP：Req...
-内訳を表にて記載
***Approach [#k24b6aff]
-被験者実験（conduct user study）
-実験の環境概要
--分類対象のデータ規模（100〜200件ぐらいの規模）
--人数（20人くらい）
-学習効果のカウンターバランスを取るために，２通りで実験
--&color(blue){一文のみ}; → &color(red){文脈あり};
--&color(red){文脈あり}; → &color(blue){一文のみ};
-ラベリング結果を統計的検定を用いて有意差があるかどうかを...
-効果量測定を行うかは検討する
**Chapter4：Result [#b31bc765]
**Chapter5：Discussion [#p9f91fe6]
***Threats To Validity [#b6908ebb]
**Chapter6：Related Work [#d46c2415]
**Chapter7：Conclusion（and Future work） [#q1d7db8c]
**Reference [#z143f9d3]
-[1]Brooks Jr., F.P., “No Silver Bullet: Essences and Acc...
--非機能要件をきちんと管理できていないとシステムの品質に...
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