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Ein Datensatz handgezeichneter UML-Klassendiagramme für maschinelle Lernverfahren

Schumacher, Philipp Nicolas

Abstract:

Klassendiagramme ermöglichen die grafische Modellierung eines Softwaresystems. Insbesondere zu Beginn von Softwareprojekten entstehen diese als handgezeichnete Skizzen auf nicht-digitalen Eingabegeräten wie Papier oder Whiteboards. Das Festhalten von Skizzen dieser Art ist folglich auf eine fotografische Lösung beschränkt. Eine digitale Weiterverarbeitung einer auf einem Bild gesicherten Klassendiagrammskizze ist ohne manuelle Rekonstruktion in ein maschinell verarbeitbares Diagramm nicht möglich.
Maschinelle Lernverfahren können durch eine Skizzenerkennung eine automatisierte Transformation in ein digitales Modell gewährleisten.
Voraussetzung für diese Verfahren sind annotierte Trainingsdaten. Für UML-Klassendiagramme sind solche bislang nicht veröffentlicht.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines Datensatzes annotierter UML-Klassendiagrammskizzen für maschinelle Lernverfahren. Hierfür wird eine Datenerhebung, ein Werkzeug für das Annotieren von UML-Klassendiagrammen und eine Konvertierung der Daten in ein Eingabeformat für das maschinelle Lernen präsentiert. Der annotierte Datensatz wird im Anschluss anhand seiner Vielfältigkeit, Detailtiefe und Größe bewertet. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000146736
Veröffentlicht am 27.05.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2021
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000146736
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Bachelor
Prüfungsdaten 23.12.2021
Referent/Betreuer Fuchß, Dominik
Schulz, Sophie
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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