Konferenzbeitrag
Extrahierung von Anforderungen aus natürlich-sprachlichen Lastenheften: Was erschwert eine KI-basierte Extrahierung?
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Dokumententyp
Text/Conference Paper
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Datum
2022
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Bei der Entwicklung komplexer technischer Systeme werden ca. 80 % der Benutzeranforderungen in natürlich-sprachlichen Anforderungsdokumenten dokumentiert. In der Software-Entwicklung werden Techniken des Natural
Language Processing (NLP) für Requirements Engineering-Aufgaben angewendet, z. B. für die Extrahierung von Anforderungen aus Lastenheften. Ansätze existieren auch für die KI-basierte Extrahierung von Anforderungen. Hintergrund des Beitrags ist unter anderem ein Ansatz, in dem Text-Segmentierung und Klassifizierung durch Ansätze des maschinellen Lernens angewendet wurden. Auf Basis eines Vergleichs mit LSTM- und BERT-Modellen wurde im Beispiel eine Support Vector Machine eingesetzt. Ziel dieses Beitrags ist es, Aspekte aufzuzeigen, die eine KI-basierte Extrahierung erschweren. Zukünftige Ansätze zur KI-basierten
Extrahierung von Anforderungen aus Lastenheften können diese Aspekte systematisch adressieren.