ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تصنيف سمات أنظمة البرمجيات بال...>الوصف

تصنيف سمات أنظمة البرمجيات بالاعتماد على عوامل الجودة باستخدام المعرفة اللغوية والتعلم الآلي: مراجعة

العنوان بلغة أخرى: Classification of Software Systems Attributes Based on Quality Factors Using Linguistic Knowledge and Machine Learning: A Review
المصدر: مجلة التربية والعلم
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: علي، عبدالرحمن مصطفى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ali, Abdulrhman M
مؤلفين آخرين: سليم، ندى نعمت (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج31, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: مارس
الصفحات: 66 - 90
ISSN: 1812-125X
رقم MD: 1318821
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
البرمجيات الإلكترونية | الجودة الشاملة | المعرفة اللغوية | مهندسي البرمجيات
كلمات المؤلف المفتاحية:
متطلبات البرمجيات | المتطلبات الوظيفية | المتطلبات غير الوظيفية | التصنيف | التعلم الآلي | Software Requirements | Functional Requirements | Non-Functional Requirements | Classification | And Machine Learning
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يتم توثيق كل من متطلبات أنظمة البرمجيات الوظيفة وغير الوظيفية ما يفعله النظام وكذلك ما لا يفعله في مستند مواصفات متطلبات البرمجيات (SRS). وفي هندسة المتطلبات تصنف متطلبات النظام إلى فئات منها الوظيفية ومنها المتعلقة بالجودة والقيود. لذلك في هذه الدراسة قمنا بتقييم العديد من مناهج ومنهجيات التعلم الآلي المستخدمة في المؤلفات المنشورة حول استخراج المتطلبات تلقائيا ثم تصنيفها من خلال المراجعة المنهجية للعديد من المقالات المتعلقة بتصنيف متطلبات البرمجيات لمساعدة مهندسي البرمجيات من اختيار اكفأ تقنية لتصنيف المتطلبات، لذلك تهدف الدراسة إلى الحصول على إجابة لعدة أسئلة تتعلق بما يلي: ما هي خوارزميات التعلم الآلي التي تم استخدامها في عملية تصنيف المتطلبات، وكيف تعمل هذه الخوارزميات وكيف يتم تقييمها، وما هي الأساليب المستخدمة لاستخراج الميزات من النص، وما هي معايير التقييم التي تم استخدامها في مقارنة النتائج، وما هي تقنيات وطرق التعلم الآلي التي أعطت نتائجها اعلى درجات الدقة.

Both the functionality and the non-functionality for what the software system does and does not do within software systems requirements are documented in a Software Requirements Specification (SRS). In requirements engineering, system requirements classify into several categories such as functional, quality and constraint classes. Therefore, we evaluate several machine learning approaches as well as methodologies mentioned in previous literature in terms of automatic requirements extraction, then classification is performed based on methodically reviewing many previous works on software requirements classification to assist software engineers in selecting the best requirement classification technique. The study aims to obtain answers for several questions: “What were machine learning algorithms used for the classification process of the requirements?”, “How do these algorithms work and how are they evaluated?”, “What methods were used for extracting features from a text?”, “What evaluation criteria were used in comparing results?”, and “Which machine learning techniques and methods provided the highest accuracy?”.
ISSN: 1812-125X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.