« Forschungslandschaft: Projekte

Die Konstruktion von Merkmalsmodellen aus den Anforderungen oder textlichen Beschreibungen von Produkten kann oft mühsam und ineffektiv sein. In diesem Projekt werden durch automatisches Lernen natürlichsprachlicher Produktdokumente in der Phase der Domänenanalyse auf der Grundlage maschineller Lerntechniken eng miteinander verbundene Anforderungen in Merkmale geclustert. Diese Methode kann den Entwickler unterstützen, indem sie mögliche Merkmale vorschlägt und die Effizienz und Genauigkeit der Merkmalsmodellierung bis zu einem gewissen Grad verbessert.

Diese Forschung konzentriert sich auf die Extraktion von Merkmalen aus Anforderungen oder textlichen Produktbeschreibungen in der Domänenanalyse. Die Deskriptoren werden aus den Anforderungen oder textuellen Beschreibungen von Produkten extrahiert. Anschließend werden die Deskriptoren in Vektoren umgewandelt und bilden einen Wortvektorraum. Basierend auf einem Clustering-Algorithmus wird ein Satz von Deskriptoren zu Merkmalen geclustert. Deren Beziehungen werden abgeleitet. Entwerfen Sie ein Simulationsexperiment zur Merkmalsextraktion aus natürlichsprachlichen Produktdokumenten, um zu beweisen, dass es die Merkmalsextraktion mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens bewältigen kann.