ReqMLSCity: Uma ferramenta de análise de requisitos utilizando aprendizado de máquina para aplicações de cidades inteligentes

Abstract

Resumo. Ambiguidade e incompletude na fase de elicitação de requisitos e nos documentos gerados podem potencialmente prejudicar o resto do processo de desenvolvimento. Portanto, analisar esses documentos é essencial para o progresso adequado do desenvolvimento de software. No entanto, a análise manual desses documentos é cara e demorada, e propensa a falhas, principalmente em sistemas complexos. A detecção automática de tais erros mostra-se promissora. Nos últimos anos, a engenharia de requisitos enfrentou o desafio de lidar com contextos em evolução. Portanto, este artigo tem como objetivo apresentar a ferramenta ReqMLSCity, que é uma versão atualizada da ferramenta ReqSCity. Esta ferramenta auxilia no processo de análise de requisitos analisando e detectando automaticamente linguagem ambígua e mal-entendidos que surgem de estruturas sintáticas defeituosas utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). A ferramenta pode avaliar se um requisito é relevante para cidades inteligentes e fornecer melhorias sugeridas para conclusão de significado usando a ontologia de domínio M3-Ontology como sua base. Um estudo piloto foi realizado para avaliar inicialmente a proposta analisando 55 requisitos e comparando os resultados da avaliação de dois especialistas em engenharia de software.