Derin öğrenme yaklaşmaları ile yazılım proje gereksinimlerinin sınıflandırılması ve başarım sonuçlarının değerlendirilmesi

Günümüzde hızla gelişen teknoloji, yaşamımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Bu durum yazılım sistemlerine duyulan ihtiyacı artırmaktadır. Birçok alanda kullanılan yazılım sistemlerinin geliştirilmesinde belirli aşamalar vardır. En önemli aşamalardan biri gereksinim analizi aşamasıdır. Bu aşamada, sistemi talep eden paydaşlar gereksinimlerini belirtir. Gereksinim mühendisleri veya proje analistleri gereksinimleri amaç, işlev ve özelliklerine göre temelde işlevsel ve işlevsel olmayan gereksinimler olarak sınıflandırmaktadır. Gereksinimlerin doğru bir şekilde sınıflandırılıp, önceliklendirilmesi, yazılım yaşam döngüsünün diğer aşamalarının sorunsuz ilerlemesini sağlar. Gereksinimlerin doğal dil ile yazılıyor olması, talep sahibinin ihtiyaçlarını tam olarak aktaramaması, analiz yapacak kişilerin ilgili alana yeterince hâkim olmamasıya dagereksinimleri farklı şekilde yorumlamaları gereksinimlerin yanlış sınıflandırılmasına neden olmaktadır. Böyle bir durum yazılım geliştirme sürecine hatalı başlanılmasına yol açmaktadır. Yazılım gereksinim analizinin otomatik olarak yürütülmesi için doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak yazılım gereksinimleri sınıflandırılabilir. Bu amaç doğrultusunda üniversite öğrencilerinin geliştirdiği yazılım projeleri içerisinde yer alan gereksinimler toplanarak, bir Türkçe veri seti oluşturulmuştur. Toplanan gereksinimlerin 3000'ini işlevsel, 1600'ü ise işlevsel olmayan gereksinim olmak üzere manuel olarak etiketlenmiştir. %80'ieğitim, %20'si test verisi olarak ayrılan veri seti sırasıyla makine öğrenmesi algoritmaları, derin öğrenme algoritmaları ve transformer modelleri ile eğitilerek performansları test edilmiştir. Makine öğrenimi algoritmalarından Naive Bayes Multinomial, derin öğrenme algoritmalarından CNN ve transformer modellerden de BERTürk'ün en iyi performans sonuçlarını verdiği gözlemlenmiştir. Ele alınan tüm algoritmalar içinde %95 doğruluk değeri ile BERTürk en başarılı algoritma olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar yazılım gereksinim sınıflandırmada geliştirilen modellerin kullanılabilirliğini açıklamaktadır.