Apoiando a análise de requisitos através de técnicas de processamento de linguagem natural

Abstract

Resumo: A fase de elicitação de requisitos é uma importante etapa para o desenvolvimento de um sistema, já que é nela onde serão estabelecidos todos os comportamentos do mesmo. Erros nos documentos gerados nesta etapa podem vir a prejudicar o restante do processo de desenvolvimento, por isso, uma análise desses documentos é de suma importância para o avanço correto por entre as etapas da concepção de um sistema. Erros como ambiguidade e incompletude podem gerar requisitos falhos e incompletos. A detecção manual destes requisitos é custosa, e tendencioso a falhas, ainda mais quando o sistema possui uma grande complexidade. A detecção automática desses erros se apresenta como uma abordagem promissora. O objetivo deste trabalho, é auxiliar o processo de análise de requisitos de maneira automática, focando na detecção de requisitos ambíguos e incompletos. Para isso foi gerada uma ferramenta que faz uso de técnicas de processamento de linguagem natural, para a detecção dos erros de ambiguidade e incompletude. Além disso, a ferramenta gerada é capaz de avaliar se o requisito está no contexto de cidades inteligentes e dar sugestões para incompletude de requisitos de cidades inteligentes. Para a comprovação dos resultados da ferramenta, foi realizada uma prova de conceito a fim de comprovar a eficácia da ferramenta proposta.___Abstract: The requirements elicitation phase is an important step in developing a system, since it is where all its behaviors will be established. Errors in the documents generated at this stage may harm the rest of the process. development, therefore, an analysis of these documents is of paramount importance for the correct progress through the stages of designing a system. Errors such as ambiguity and incompleteness can generate flawed and incomplete requirements. Manual detection of these requirements is costly and prone to failure, even more so when the system has a large complexity. The automatic detection of these errors presents itself as an approach promising. The objective of this work is to assist the process of analyzing requirements automatically, focusing on detecting ambiguous and incomplete requirements. For this it was generated a tool that makes use of natural language processing techniques, to detection of ambiguity and incompleteness errors. Furthermore, the generated tool is capable of to assess whether the requirement is in the context of smart cities and make suggestions for incompleteness of smart city requirements. To confirm the results of the tool, a proof of concept was carried out in order to prove the effectiveness of the tool proposal.