Um processo de recuperação de casos usando processamento de linguagem natural: uma aplicação na engenharia de requisitos

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Carvalho, Thiago Leite E
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Engenharia de requisitos; Linguagem natural; Gestão do conhecimento
• Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/98553

A literatura apresenta estudos e destaca as sérias consequências do tratamento inadequado de problemas relacionados com as fases da Engenharia de Requisitos (ER). Existe um consenso que vários desses problemas são recorrentes, acontecendo repetidamente em um mesmo projeto ou em projetos diferentes, e que culminam em desvios de prazo, custo, esforço dentre outros fatores que levam ao insucesso de projetos de desenvolvimento de software. Argumentamos que uma efetiva gestão sobre os problemas, visando uma melhor retenção do conhecimento sobre as causas e consequências das falhas, bem como sobre as soluções aplicadas, possibilitaria o reuso deste conhecimento em outros projetos. A pesquisa bibliográfica sobre o estado da arte da Gestão de Conhecimento aplicada a ER indicou tanto a carência de trabalhos com o foco nesta fase como a carência de abordagens para reuso de problemas originários da fase de requisitos. Neste trabalho, propomos um processo de apoio ao reuso de experiências na solução de problemas ocorridos na fase de requisitos - eRbc (engenharia de Requisitos com Raciocínio baseado em casos). O processo eRbc preconiza uma abordagem mista baseada em técnicas de Raciocínio Baseado em Casos (RBC) e Processamento de Linguagem Natural (PLN), desenvolvidas em pesquisas da área de Inteligência Artificial (IA). A técnica de RBC é usada para modelar os problemas e soluções em uma estrutura denominada caso e na recuperação inicial de casos através de similaridade contextual. O principal diferencial do processo eRbc, no entanto, é o uso de técnicas de PLN em um atributo textual que descreve o problema. PLN é aplicado na atividade de recuperação de casos similares através do processamento computacional do texto em linguagem natural que descreve o problema, e de uma medida de similaridade semântica entre textos, proposta neste trabalho. Realizamos uma avaliação do processo eRbc com o intuito de validar o quanto este contribui para a melhoria da atividade de recuperação de casos em comparação à abordagens clássicas de RBC. Desenvolvemos um protótipo de uma ferramenta baseada em eRbc e construímos uma Base de Casos a partir de problemas reais relatados em projetos de software de uma empresa do Governo Federal do Brasil. A análise dos resultados dos testes em dois cenários de uso permitiu-nos identificar que o processo proposto melhorou a precisão na recuperação de casos similares em 39,6%, com confiabilidade de 95%. Como contribuição colateral desta pesquisa, destacamos que o uso pioneiro de PLN em conjunto com RBC faz alavancar melhorias também nas atividades de adaptação e aprendizado de experiências. A avaliação realizada permitiu ainda a identificação de melhorias relativas à base de conhecimento e da similaridade conceitual a ser usada no processo eRbc. Palavras-chave:Engenharia de Requisitos, Gerência do Conhecimento, Raciocínio Baseado em Casos, Processamento de Linguagem Natural , Reuso de Experiências.