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自然語解析と反例解析を活用したソフトウェア開発

使用自然语言分析和反例分析进行软件开发

基本信息

批准号：
21K11826
负责人：
岡野浩三
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Shinshu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では次の学術的問題を対象とする．(RQ1) 自然語による仕様記述から状態遷移モデルや検証性質等，形式的仕様記述へ適切に変換する方法論はあるのか?(RQ2) モデル検査の反例の有効活用はどこまでできるか? (RQ3) STAMP/STPA と自然言語処理，形式手法との連携方法は? 今年度は機械学習をもちいたソフトウェア開発、自然言語処理を用いた要求仕様解析、時間オートマトンのモデル検査ツールの開発の３点で大きく進展した。機械学習をもちいたソフトウェア開発ではJavaを対象にモデル検査の出力の可読性向上のを図る方法について成果をだした。また、ソフトウェアのバグ限定手法であるフォールトローカライゼーションを従来の通り、統計的指標を用いる方法ではなく、機械学習を応用する方法を改良することによって、より精度良く行う方法を考案し、研究会や国際会議で発表をおこなった。要求仕様書の自然語解析を形態素解析と構文解析を組みわせて行い、状態遷移図作成に必要な要素を抽出する研究を精力的に行い、特にラムダカリキュラスを用いた時間関係推論を活用した方法論を考案し、複数の情報システムに活用し、国際会議で発表を行った。この研究成果をさらに発展させ、機械学習を活用した要求仕様の解析に取り組み始めている。時間オートマトンを用いたモデル検査についてはSMT/SAT式に帰着する方法論をさらに一般時間オートマトンに拡張する方法を実装し、ツールとして実装することに成功した。この結果を国際会議に発表した。

The academic issues of this study are as follows: (RQ1) What is the description of the natural language and the state transition and the proof of properties, etc., and the formal description of the formal language and the methodology of the change and change of the natural language? (RQ2) What is the effective use of counterexamples of モデル検CHECK? (RQ3) STAMP/STPA とNatural language processing, formal technique and combined method は? This year's application for machine learning and natural language processing is required.様analysis, timeオートマトンのモデル検CHECKツールの开発の３点で大きく progressした. Machine Learningのを図る method and results of ル検CHE の出力の cognizable.また, ソフトウェアのバグlimited technique であるフォールトローカライゼーションを従来の通り、Statistical indicators using the いる methodではなく, Mechanical learning is improved by using the method, the method is good and the accuracy is good, the method is tested, and the research association is the international conference table. It requires natural language analysis, morphological analysis, and composition analysis of the official document, and the necessary elements to make the state transition picture, and the necessary elements to draw out the research and energy. Special にラムダカリキュラスを Use いた time relationship inference を utilization した methodology を test case し, plural information システムに flexibly use で発 table を row った.このResearch results をさらに発developmentさせ、Mechanical learning をutilization したRequirements 様のANALYSIS にGET り组みstart めている. Time オートマトンを Use いたモデル検CHECK についてはSMT/SAT type に帰书する Methodology をさらにNormal time オートマトンに拡张する method を実装し, ツールとして実装することに Successful した. The result of the international conference is the result.