CiRA：一种用于需求制品中因果关系自动检测的工具
软件工程
2021-03-12 v1
摘要
需求常通过使用因果关系（例如，如果 A，则 B）来规定预期的系统行为。自动抽取这些关系可支持需求工程（RE）中两个突出的用例：测试用例自动推导与需求间依赖检测。然而，现有工具在自然语言因果关系抽取上的性能不尽如人意。本文介绍我们的工具 CiRA（需求制品中的因果关系检测，Causality detection in Requirements Artifacts），其代表了从需求中自动抽取因果关系的第一步。我们在一个公开可用的数据集上评估 CiRA，该数据集包含描述德国 Corona-Warn-App 功能的 61 条验收准则（因果：32；非因果：29）。我们取得了 83% 的宏 F_1 分数，印证了方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2103.06768,
title = {CiRA: A Tool for the Automatic Detection of Causal Relationships in Requirements Artifacts},
author = {Jannik Fischbach and Julian Frattini and Andreas Vogelsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06768},
year = {2021}
}