Sauer, BjarneHerrmann, Andrea2024-04-082024-04-0820220720-8928https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43825Entwurfsentscheidungen bilden das Fundament zur Entwicklung qualitativ hochwertiger Softwaresysteme. Ihre Extraktion aus und Klassifikation in natürlichsprachiger Softwarearchitekturdokumentation ermöglichen die Informationsgewinnung für Implementierungs- und Wartungsprozesse sowie die Ausführung nachgelagerter Analysen, etwa Konsistenzprüfungen. Das in dieser Arbeit entwickelte hierarchische Klassifikationsschema (Taxonomie) für Entwurfsentscheidungen erweitert bestehende Ansätze in der hierarchischen Tiefe und um feingranularere Trennlinien. Es entsteht aus einem iterativen Prozess, in dem ein auf Literatur basierendes initiales Schema entlang von 17 Softwarearchitekturdokumentationen aus Open-Source Projekten weiterentwickelt wird. Dabei wird die Taxonomie wiederholt und final hinsichtlich Struktur, Vollständigkeit und Anwendbarkeit evaluiert. Das entstandene Textkorpus wird anschließend zur automatischen Identifikation und Klassifikation von Entwurfsentscheidungen in Softwarearchitekturdokumentationen verwendet. Die Anwendung verschiedener Ansatze des maschinellen Lernens ermöglicht die Identifikation von Sätzen mit Entwurfsentscheidungen mit einem F1-Wert uber 0,9 und einer Klassifikation anhand der Ebenen des Schemas mit F1-Werten von 0,6 bis 0,7.deEntwurfsentscheidungArchitekturdokumentationWartungTaxonomieText/Conference Paper