| 講演名 | 2023-10-11 深層学習を用いた情報システムの非機能要求の効率的な自動分類 向田 和弘(信州大), 福居 誠二(東芝), 長岡 武志(東芝), 北川 貴之(東芝), 小形 真平(信州大), 岡野 浩三(信州大), |
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| 抄録(和) | 深層学習の進展により，情報システム要件定義における非機能要求の自動分類が可能になりつつある．本稿では，一般のソフトウェア技術者でも，要求仕様書から非機能要求を効率的に抽出，分類できる深層学習ベースの手法を提案する．独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が作成した「非機能要求グレード」を基準に，BERT，GPT2などの Transformerモデルを組み込んだモデルを適用し，既存手法との比較を行った．結果として，提案手法は，既存手法を上回る精度を実現し，分類の一貫性を向上させることが可能であることが示された． |
| 抄録(英) | Recent Advancements in deep learning are increasingly enabling the automation of classifying non-functional requirements in information system requirement specifications. This paper proposes a deep learning-based method that allows even general software engineers to efficiently extract and categorize non-functional requirements from requirement specification documents. Based on the "Non-functional Requirement Grading" framework developed by the Information-technology Promotion Agency (IPA), we incorporated Transformer models such as BERT and GPT-2 into our approach and conducted a comparative analysis with existing methodologies. The results indicate that our proposed method achieves higher accuracy than current methods, underscoring the potential to enhance the consistency of non-functional requirement classification. |
| キーワード(和) | 非機能要求 / 要求仕様書 / 深層学習 / CNN / Transformer / BERT / GPT |
| キーワード(英) | Non-Functional Requirements / Requirement Specification / Deep-Learning / CNN / Tranformer / BERT / GPT |
| 資料番号 | SS2023-23,DC2023-29 |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS / DC |
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| 開催期間 | 2023/10/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 信州大学工学部（長野市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ディペンダブルコンピューティング，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) / 土屋 達弘(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) / Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 肥後 芳樹(阪大) / 細川 利典(日大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Toshinori Hosokawa(Nihon Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 林 晋平(東工大) / 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) |
| 幹事氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | ?本 真佑(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinsuke Matsumoto(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science / Technical Committee on Dependable Computing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた情報システムの非機能要求の効率的な自動分類 |
| サブタイトル（和） | BERT、GPT2の精度比較 |
| タイトル（英） | Efficient Automatic Classification of Non-Functional Requirements in Information Systems Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | A Comparative Accuracy Analysis between BERT and GPT-2 |
| キーワード(1)（和/英） | 非機能要求 / Non-Functional Requirements |
| キーワード(2)（和/英） | 要求仕様書 / Requirement Specification |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep-Learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | Transformer / Tranformer |
| キーワード(6)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(7)（和/英） | GPT / GPT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 向田 和弘 / Kazuhiro Mukaida |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福居 誠二 / Seiji Fukui |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) TOSHIBA CORPORATION(略称：TOSHIBA) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 長岡 武志 / Takeshi Nagaoka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) TOSHIBA CORPORATION(略称：TOSHIBA) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 北川 貴之 / Takayuki Kitagawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 株式会社東芝(略称：東芝) TOSHIBA CORPORATION(略称：TOSHIBA) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小形 真平 / Shinpei Ogata |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 岡野 浩三 / Kozo Okano |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-10-11 |
| 資料番号 | SS2023-23,DC2023-29 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SS-206,DC-207 |
| ページ範囲 | pp.13-18(SS), pp.13-18(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-10-04 (SS, DC) |