Extracting Knowledge Graphs from User Stories using LangChain
Auteurs : Thayná Camargo da Silva
Résumé : This thesis introduces a novel methodology for the automated generation of knowledge graphs from user stories by leveraging the advanced capabilities of Large Language Models. Utilizing the LangChain framework as a basis, the User Story Graph Transformer module was developed to extract nodes and relationships from user stories using an LLM to construct accurate knowledge graphs.This innovative technique was implemented in a script to fully automate the knowledge graph extraction process. Additionally, the evaluation was automated through a dedicated evaluation script, utilizing an annotated dataset for assessment. By enhancing the visualization and understanding of user requirements and domain concepts, this method fosters better alignment between software functionalities and user expectations, ultimately contributing to more effective and user-centric software development processes.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.