생성형 AI를 이용한 소프트웨어 특허 문서로부터 가장 작은 기능적 요소 추출 메커니즘

초록

소프트웨어를 검증하기 위해서는 다양한 측면에서 많은 테스트를 수행하는 것이 중요하다. 역공학 기반 테스트는 중간 산출물들로부터 테스트 케이스를 생성 및 실행한다. 하지만 다양한 중간 산출물 중 소프트웨어 특허로부터 테스트 케이스 생성 연구는 미비하다. 특허 문장의 해석, 구성요소 분류 등은 자동화가 어렵다. 본 논문은 생성형 AI를 사용하여 소프트웨어 특허 문장으로부터 가장 작은 기능적 요소를 추출하는 메커니즘을 제안한다. 1) 소프트웨어 특허 문서로부터 텍스트 데이터를 추출한다. 2) 추출된 데이터를 분류하여 알고리즘이 포함된 파트를 식별한다. 3) 문장을 정규화한다. 4) 소프트웨어 기능을 설명하는 문장을 식별한다. 5) 문장을 단문화 한다. 6) 단문에서 가장 작은 기능적 요소를 식별한다. 이 방법은 특허 자연어 문장으로부터 기능적 요소를 분류 및 식별하여 테스트 케이스 생성을 위한 기반을 마련할 수 있다.

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