Abstract-I de flesta säkerhetskritiska områden föreskrivs behovet av spårbarhet av attesterande organ. Spår länkar skapas i allmänhet bland krav, design, källkod, test fall och andra artefakter, men att skapa sådana länkar manuellt är tidskrävande och fel benägna. Automatiserade lösningar använder teknik för informationshämtning och maskininlärning för att generera spårlänkar, men nuvarande tekniker misslyckas med att förstå semantik av programvaruartefakterna eller att integrera domänkunskap i spårningsprocessen och tenderar därför att leverera oprecisa och felaktiga resultat. I detta dokument presenterar vi en lösning som använder djupinlärning för att införliva krav artefaktsemantik och domänkunskap i spårningslösningen. Vi föreslår en spårningsnätverk arkitektur som använder Word Embedding och Recurrent Neural Network (RNN) modeller för att generera spårlänkar. Ord inbäddning lär sig ord vektorer som representerar kunskap om domän corpus och RNN använder dessa ord vektorer för att lära mening semantik krav artefakter. Vi utbildade 360 olika konfigurationer av spårningsnätet med hjälp av befintliga spårlänkar i den positiva tågkontrolldomänen och identifierade den dubbelriktade Gated Recurrent Unit (BI-GRU) som den bästa modellen för spårningsuppgiften. BI-GRU betydligt out-performed state-of-the-art spårningsmetoder inklusive Vector Space Model och Latent Semantic Indexing.
Guo m.fl. utvecklar en DL metod med hjälp av RNNs och ord inbäddningar för att lära mening semantik krav artefakter, vilket bidrar till att skapa spårbarhet länkar i mjukvaruprojekt REF.
Semantically Enhanced Software Traceability Using Deep Learning Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}