跨层次需求可追溯性：集成词袋模型与词嵌入以提升相似性功能的新方法
人工智能
2024-06-21 v1 软件工程
摘要
需求可追溯性是识别需求之间相互依赖的过程。在处理不同抽象层次的需求时进行手动操作会提出重大挑战。本文提出了一种自动化将高层业务需求与更技术性系统需求关联起来的方法。该方法首先使用词袋（BOW）模型表示每个需求，结合术语频率-逆文档频率（TF-IDF）评分函数。然后，我们提出了一种增强型余弦相似度，利用最新的词嵌入表示进步来纠正传统余弦相似度函数的局限性。为评估该方法的有效性，我们在三个著名数据集上进行了实验：COEST、WARC(NFR)和WARC(FRS)。结果表明，我们的方法在效率上显著优于现有方法。我们在一个数据集上以大约18.4%的提升实现了更好的结果，具体指标为F2得分。
引用
@article{arxiv.2406.14310,
title = {Cross-level Requirement Traceability: A Novel Approach Integrating Bag-of-Words and Word Embedding for Enhanced Similarity Functionality},
author = {Baher Mohammad and Riad Sonbol and Ghaida Rebdawi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14310},
year = {2024}
}