Conceptos Básicos
자연어 처리 기술은 요구사항 자동화의 핵심이며, 다양한 전략 중에서 적절한 기술을 선택하고 엄격하게 평가하는 것이 중요하다.
Resumen
이 논문은 요구사항 공학(RE) 분야에서 자연어 처리(NLP) 기술을 선택하고 평가하는 실용적인 지침을 제공한다.
전처리 단계:
분석 단계에 필요한 구조화된 정보를 자동으로 생성하는 것이 목표
분석 단계의 "분석 단위"(단어, 구, 문장, 문단 등)에 따라 다양한 특징(feature)을 계산
분석 단계:
분류, 클러스터링, 텍스트 생성 등 3가지 주요 활동으로 구성
분석 대상에 대한 사전 지식과 레이블링된 데이터 유무에 따라 적절한 기술 선택
후처리 단계:
분석 결과를 향상시키거나 사용자 이해를 돕기 위한 선택적 단계
단순한 휴리스틱부터 복잡한 필터링 등 다양한 기술 활용 가능
이 지침은 NLP4RE 초보자들이 관련 기술을 빠르게 익히고 적용할 수 있도록 돕는다.
Estadísticas
자연어 처리는 요구사항 자동화의 핵심이며, 산업계에서 널리 사용되는 자연어(NL)로 인해 그 중요성이 더욱 커지고 있다.
다양한 NLP 솔루션 전략이 존재하고 기계 학습을 병행할 수 있어, 특정 RE 작업에 적합한 전략을 선택하고 엄격하게 평가하는 것이 어려울 수 있다.
Citas
"자연어 처리(NLP)는 이제 요구사항 자동화의 핵심이 되었다."
"다양한 NLP 솔루션 전략이 있고 기계 학습을 병행할 수 있어, 특정 RE 작업에 적합한 전략을 선택하고 엄격하게 평가하는 것이 어려울 수 있다."