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Previous issue date: 2012-09-28 / The literature presents studies and highlights the serious consequences of treatment
Inadequate problems phases of Requirements Engineering (RE). There
consensus is known that many of these problems are recurring, happening
repeatedly in the same project or in different projects, and culminating in deviations
of time, cost, effort, among other factors leading to the failure of projects
software development. We argue that an effective management on the problems,
to better retention of knowledge about the causes and consequences of failures
as well as the applied solutions, enable reuse of this knowledge in other
projects. The literature on the state of the art Knowledge Management applied
ER showed both a lack of jobs with the focus at this stage as the lack of
approaches to reuse of problems originating in the requirements phase. This work
propose a process to support the reuse of experiences in solving problems occurring
in the requirements phase - eRbc (engineering requirements with case-based reasoning). The eRbc process advocates a mixed approach based techniques Based Reasoning
in (CBR) and Natural Language Processing (NLP), developed in research
the area of Artificial Intelligence (AI). The RBC technique is used to model the problems and solutions in a structure called the event and the initial recovery of cases through
contextual similarity. The main difference of eRbc process, however, is the use of
PLN techniques in a textual attribute that describes the problem. PLN is applied to the
recovery activity of similar cases through computer processing of text
natural language that describes the problem, and a measure of semantic similarity
between texts, proposed in this paper. We conducted an evaluation process with eRbc
order to validate how much it contributes to improving the recovery activity of cases
compared to the classical approaches of RBC. We have developed a prototype
eRbc based tool and built a Base Case from real problems reported in software projects of an enterprise of the Federal Government of Brazil. Analysis the results of tests on two usage scenarios enabled us to identify the process proposed improved accuracy in retrieval of similar cases in 39.6%, with reliability of 95%. As collateral contribution of this research, we emphasize that the use pioneer PLN together with RBC also makes leverage improvements in activities adaptation and learning experiences. The evaluation further identification improvements on the basis of knowledge and conceptual similarity to be used in eRbc process.
Keywords: Requirements Engineering, Knowledge Management, Case Based
Reasoning, Natural Language Processing ,Reuse of Experiences. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/91057 |
| Date | 28 September 2012 |
| Creators | Carvalho, Thiago Leite E |
| Contributors | Pinheiro, Vladia Celia Monteiro, Furtado, João José Vasco Peixoto, Pinheiro, Vladia Celia Monteiro, Falbo, Ricardo de Almeida, Albuquerque, Adriano Bessa |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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