文脈情報を用いた要求仕様書の曖昧性判定

抄録

要求仕様書における曖昧な記述は，後工程での手戻りや品質低下を招く要因となりうる．従来の曖昧性判定では主に単語レベルや構文レベルの分析に留まっており，文脈を考慮した文全体の曖昧性の検出は十分に行われていない．本研究では，判定対象文の前後にある文，意味的に類似した文が文脈情報を持っていると考え，これらと判定対象文をペアとして扱い，言語モデルの一つであるBERTに学習させ，要求仕様書中の文の曖昧性判定を自動的に行う手法を提案する．評価実験を行いこれらの手法の評価を行った結果，意味的に類似した文が文脈情報を持っているとしてファインチューニングしたBERTモデルでの判定精度が高かった．