Sammanfattning Även om mycket viktigt inom programvaruteknik, upprättande av spårbarhet länkar mellan programvaruartefakter är extremt tråkig, felbenägen, och det kräver betydande ansträngningar. Även när det finns metoder för automatisk återvinning av spårbarhet ger dessa kravanalytikerna en, vanligtvis mycket lång, rangordnad lista över kandidatlänkar som måste inspekteras manuellt. I detta dokument introducerar vi en metod som kallas Estimering av antalet återstående länkar (ENRL) som syftar till att uppskatta, via maskininlärning (ML) klassificerare, antalet återstående positiva länkar i en rankad lista över sökande spårbarhet länkar som produceras genom en Natural Language Processing teknik-baserad återvinning metod. Vi har utvärderat noggrannheten i ENRL-metoden genom att överväga flera ML-klassificeringar och NLP-tekniker på tre datauppsättningar från industrin och den akademiska världen, och om spårbarhetslänkar mellan olika typer av programvaruartefakter inklusive krav, användningsfall, designdokument, källkod och testfall. Resultat från vår studie visar att: (i) specifika skattningsmodeller kan ge korrekta uppskattningar av antalet återstående
Mer nyligen, Falessi et al. REF använde maskininlärningsklassificeringar för att uppskatta antalet giltiga länkar som finns kvar i en uppsättning kandidatlänkar som returneras av IR-teknik.
Estimating the number of remaining links in traceability recovery
{'venue': 'Empirical Software Engineering', 'journal': 'Empirical Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}