探索以 ChatGPT 方法解决设计模型与代码间双向可追溯性问题
软件工程
2023-10-11 v2
摘要
本研究探索大语言模型（Large Language Model, LLM），特别是 OpenAI 的 ChatGPT，在应对软件建模相关挑战方面的能力，明确聚焦于设计模型与代码间的双向可追溯性问题。本研究的目标是展示 ChatGPT 理解并将特定需求整合进设计模型与代码的能力。我们还通过案例研究探索其提供双向可追溯性问题解决方案的潜力。研究结果表明，ChatGPT 能够从自然语言需求生成设计模型与代码，从而弥合这些需求与软件建模之间的鸿沟。尽管其在建议一种利用 ChatGPT 本身解决该问题的特定方法方面存在局限，它仍展现出提供修正以使设计模型与代码保持一致的能力。因此，研究得出结论：利用 ChatGPT 实现设计模型与代码间的双向可追溯性是可行的。
引用
@article{arxiv.2309.14992,
title = {Exploring the ChatGPT Approach for Bidirectional Traceability Problem between Design Models and Code},
author = {Hideyuki Kanuka and Genta Koreki and Ryo Soga and Kazu Nishikawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14992},
year = {2023}
}
备注
10 pages including references and appendix