[論文レビュー] Natural Language Processing (NLP) for Requirements Engineering: A Systematic Mapping Study

Liping Zhao, Waad Alhoshan+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 2, 2020

Software Engineering Techniques and Practices被引用数 37

ひとこと要約

系統的マッピング研究は、NLP4RE研究を調査し、全体像・手法・ツール・未解決の課題を、404件の主要研究にわたって要約する。

ABSTRACT

Natural language processing supported requirements engineering is an area of research and development that seeks to apply NLP techniques, tools and resources to a variety of requirements documents or artifacts to support a range of linguistic analysis tasks performed at various RE phases. Such tasks include detecting language issues, identifying key domain concepts and establishing traceability links between requirements. This article surveys the landscape of NLP4RE research to understand the state of the art and identify open problems. The systematic mapping study approach is used to conduct this survey, which identified 404 relevant primary studies and reviewed them according to five research questions, cutting across five aspects of NLP4RE research, concerning the state of the literature, the state of empirical research, the research focus, the state of the practice, and the NLP technologies used. Results: 1) NLP4RE is an active and thriving research area in RE that has amassed a large number of publications and attracted widespread attention from diverse communities; 2) most NLP4RE studies are solution proposals having only been evaluated using a laboratory experiment or an example application; 3) most studies have focused on the analysis phase, with detection as their central linguistic analysis task and requirements specification as their commonly processed document type; 4) 130 new tools have been proposed to support a range of linguistic analysis tasks, but there is little evidence of adoption in the long term, although some industrial applications have been published; 5) 140 NLP techniques, 66 NLP tools and 25 NLP resources are extracted from the selected studies.

研究の動機と目的

• 文献と実践全体にわたるNLP4RE研究の現状を評価する。
• REで用いられる主要なNLPタスクと文書タイプを特定する。
• 実証的検証慣行と産業界におけるNLP4REの採用を評価する。
• NLP4REで用いられるNLP技術、ツール、リソースを整理する。
• NLP4REの未解決問題と今後の研究方向を特定する。

提案手法

• NLP4RE文献に対する系統的マッピング研究を実施する。
• 研究質問、NLPタスク、文書タイプ、実証的手法で研究を分類する。
• 選定した研究からNLP技術、ツール、リソースを抽出および集計する。
• 文献状況、実証研究、研究焦点、実践状況、使用技術の5つの側面で知見を統合する。
• 産業界における未解決問題と採用のエビデンスに基づく概説を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 文献におけるNLP4RE研究の全体的な現状と分布はどのようか。
• RQ2 NLP4REアプローチを評価するためにどの実証的方法が用いられているか。
• RQ3 NLP4REで研究される主なNLPタスクとRE文書タイプは何か。
• RQ4 NLP4REで提案または使用されるツール、技術、リソースは何か、そして実務でどの程度採用されているか。
• RQ5 NLP4REの研究群から生じる未解決問題と今後の方向性は何か。

主な発見

• NLP4REは多くの刊行物があり、コミュニティの関心も広い活発な分野である。
• ほとんどの研究は、現実世界での展開というよりは、ラボや例示的なアプリケーションで評価された解決策の提案である。
• 分析フェーズが主な焦点で、検出が中核的な言語タスク、要件仕様が共通の文書タイプである。
• 130の新しいツールが様々な言語タスクのために提案されているが、長期的な採用の証拠は限定的で、企業 applicationsが報告されている。
• 本レビューは選択された研究から140のNLP技術、66のNLPツール、25のNLPリソースを抽出した。