.png){kind=icon}
返回
Automatic Generation of Software Prototype Data for Rapid Requirements Validation
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.3390/electronics14173497.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在计算机软件信息系统开发的早期阶段，需求错误可能导致软件系统失效和性能下降，甚至引发巨大的安全事件。传统的需求验证方法在处理复杂软件需求时效率低下且易受人为因素影响。快速原型是一种有效的需求验证方法，但生成的原型不包含任何数据，传统方法需要领域专家手动编写数据，耗时且复杂。本研究提出了一种自动软件原型数据生成方法InitialGPT，通过需求模型与用户交互，自动生成符合需求的原型数据，以提高需求验证的效率和准确性。我们设计了一个包含提示生成模板、数据生成模型、数据评估模型以及多种原型数据工具的框架，并在四个真实软件系统案例中进行了验证。结果表明，该方法将需求验证效率提升了7.02倍，生成数据的品质与手动编写的数据相当，但在成本和效率方面更具优势，展示了其在计算机软件行业应用中的潜力。
Keyword:
requirements validation
rapid prototyping
automatic data generation
software development
requirement errors
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
Software Testing With Large Language Models: Survey, Landscape, and Vision使用大型语言模型进行软件测试: 调查，景观和视觉OAAI
OAAI分享收藏分享收藏分享收藏Time Efficient Tag Searching in Large-Scale RFID Systems: A Compact Exclusive Validation Method大规模RFID系统中的时间高效标签搜索: 一种紧凑的排他验证方法
PREAI
分享收藏
查看更多内容