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P2 Extraction and Management of Rationale

设计理由的提取与管理
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 2/10 · 论文主题是软件设计理由的NLP/ML自动抽取、结构化与管理,属于软件工程/需求与设计决策支持,并未涉及静态分析、形式化验证、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,也未以LLM/Agent改进程序分析或分析Agentic程序。因此与用户研究方向核心匹配度很低。引用 2 inbox
Mouna Dhaouadi
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出用NLP与ML构建端到端系统,自动提取、结构化并管理软件开发中的设计理由。

软件开发中开发者需要做出大量设计决策,这些决策背后的逻辑即设计理由,是有价值的信息。已有研究尝试自动提取和利用该信息,但往往局限于特定场景,尚缺乏端到端的自动理由提取与管理系统。本课题提出结合自然语言处理(NLP)与机器学习(ML)技术,构建一个自动提取、结构化和管理设计理由的系统。该系统旨在支持并保证开发过程的一致性与连贯性。作为研究计划,摘要未给出具体实现或实验结果。

问题
如何自动提取、结构化并管理软件开发中的设计理由,以克服现有方法只适用于特定上下文的不足。
方法
提出结合NLP与ML技术构建端到端的自动设计理由提取与管理系统。
评估
摘要未描述具体评估方式或实验结果,仅说明系统将用于支持开发过程的一致性与连贯性。
原文摘要(Abstract)

Software developers often have to make many design decisions. The underlying logic behind these decisions, also called design rationale, represents beneficial and valuable information. In the past, researchers have tried to automatically extract and exploit this information, however, prior techniques are only applicable to specific contexts and there is insufficient progress on an automated end-to-end rationale extraction and management system. In this research project, we propose to use Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques to create a system for the automated extraction, structuring and management of design rationale. This system would support and ensure the consistency and the coherence of the development process.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot7212,
  title = {Extraction and Management of Rationale},
  author = {Mouna Dhaouadi},
  booktitle = {ASE},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3551349.3559568}
}