[en] ANALYSIS OF NATURAL LANGUAGE SCENARIOS

[pt] ANÁLISE DE CENÁRIOS EM LINGUAGEM NATURAL

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[en] REQUIREMENTS ANALYSIS

[pt] A análise de requisitos desempenha um papel fundamental no processo de desenvolvimento de software. Neste sentido, representações de cenários baseados em linguagem natural são muitas vezes utilizados para descrever especificações de requisitos de software (SRS). Cenários descritos usando linguagem natural podem ser ambíguos e, às vezes, imprecisos. Este problema é parcialmente devido ao fato de que os relacionamentos entre os cenários são raramente representados explicitamente. Como os cenários são utilizados como entrada para as actividades subsequentes do processo de desenvolvimento de software (SD), é muito importante facilitar a sua análise; especialmente para detectar defeitos devido a informações erradas ou falta de informação. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes de Petri e técnicas de Processamento de Linguagem Natural como uma forma eficaz para analisar os cenários adquiridos, e que toma descrições textuais de cenários (em conformidade com um metamodelo definido neste trabalho) como entrada e gera um relatório de análise como saída. Para facilitar a análise automática, os cenários são transformados em Redes de Petri (Lugar/Transição) equivalentes. Os cenários e suas Redes de Petri resultantes podem ser analisados automaticamente para avaliar algumas propriedades relacionadas à desambiguidade, completeza, consistência e corretude. Os defeitos identificados podem ser rastreados até os cenários, permitindo a sua revisão. Nós também discutimos como desambiguidade, completeza, consistência e corretude das SRSs baseadas em cenários podem ser decompostas em propriedades relacionadas, e definimos heurísticas para encontrar indicadores de defeitos que prejudicam estas propriedades. Avaliamos nosso trabalho, aplicando a nossa abordagem de análise em quatro estudos de caso. Essa avaliação compara os resultados obtidos pela nossa abordagem automatizada contra os resultados obtidos por um processo de inspeção e com trabalhos relacionados.

[en] Requirements analysis plays a key role in the software development process. Natural language-based scenario representations are often used for writing software requirements specifications (SRS). Scenarios written using natural language may be ambiguous, and, sometimes, inaccurate. This problem is partially due to the fact that relationships among scenarios are rarely represented explicitly. As scenarios are used as input to subsequent activities of the software development process (SD), it is very important to enable their analysis; especially to detect defects due to wrong information or missing information. This work proposes a Petri-Net and Natural Language Processing (NLP) based approach as an effective way to analyze the acquired scenarios, which takes textual description of scenarios (conform to a metamodel defined in this work) as input and generates an analysis report as output. To enable the automated analysis, scenarios are translated into equivalent Place/Transition Petri-Nets. Scenarios and their resulting Petri-Nets can be automatically analyzed to evaluate some properties related to unambiguity, completeness, consistency and correctness. The identified defects can be traced back to the scenarios, allowing their revision. We also discuss how unambiguity, completeness, consistency and correctness of scenario-based SRSs can be decomposed in related properties, and define heuristics for searching defect indicators that hurt these properties. We evaluate our work by applying our analysis approach to four case studies. The evaluation compares the results achieved by our tool-supported approach, with an inspection based approach and with related work.

JULIO CESAR SAMPAIO DO PRADO LEITE

JULIO CESAR SAMPAIO DO PRADO LEITE

CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA

ARNDT VON STAA

MARCOS ROBERTO DA SILVA BORGES

VERA MARIA BENJAMIM WERNECK

EDUARDO KINDER ALMENTERO

2016-11-28

2016-04-13

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28193@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28193@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28193