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  1. 工学部
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 51号

機械学習を用いた自然言語仕様書を対象としたVDM++ 仕様書のクラスとインスタンス変数定義の自動生成手法の提案

http://hdl.handle.net/10458/0002000019
http://hdl.handle.net/10458/0002000019
6d4df1e7-b3da-4c7f-8508-9e463d552a8a
名前 / ファイル ライセンス アクション
No51PP135-140.pdf 本文
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2022-12-07
タイトル
タイトル 機械学習を用いた自然言語仕様書を対象としたVDM++ 仕様書のクラスとインスタンス変数定義の自動生成手法の提案
言語 ja
タイトル
タイトル Proposal of an Automatic Generation Method of Class and Instance Variable Definitions in VDM++ Specification from Natural Language Specification Using Machine Learning
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Natural language specification
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 VDM++
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Automatic generation
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 菅 健将

× 菅 健将

ja 菅 健将

ja-Kana スガ, ケンスケ

en Suga, Kensuke

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片山, 徹郎

× 片山, 徹郎

WEKO 6484
e-Rad_Researcher 50283932

ja 片山, 徹郎
宮崎大学

ja-Kana カタヤマ, テツロウ

en Katayama, Tetsuro
University of Miyazaki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The natural language contains ambiguity, so specifications written in natural language can cause software bugs.VDM is one of the formal methods to write the specification without ambiguity. Writing VDM++ specification is difficult because it has a strict syntax and requires writing data types and system invariant conditions.Our laboratory proposed a method for automatically generating VDM++ specifications from natural language specifications using machine learning. However, the existing method is not useful because it only supports type definitions and constant definitions in the VDM++ specification. This paper proposes a method to generate classes and instance variable definitions in the VDM++ specification from natural language specification. The superordinate and subordinate relationships between words are quantified, and then they are used as new parameters for machine learning. It is confirmed that the proposed method has given more useful results than the existing method.
言語 en
書誌情報 ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 51, p. 135-140, 発行日 2022-11-30
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 05404924
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.miyazaki-.ac.jp/tech/research/memoirs/
関連名称 宮崎大学工学部
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-07 08:26:11.933291
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