Применение алгоритмов машинного обучения в задачах контроля качества требований

В работе приводятся основные процедуры контроля качества требований и основные направления инструментальной поддержки контроля качества требований. Перечисляются недостатки существующих средств инструментальной поддержки. Для преодоления этих недостатков предложено применить алгоритмы машинного обучения. Предложены основные потенциальные направления исследований в области применения алгоритмов машинного обучения в задачах контроля качества требований. Также представлены полученные автором экспериментальные результаты, демонстрирующие реализуемость предложенного подхода. В отдельных задачах удалось достичь качества оценки, сравнимого с экспертным.