Denna studie utforskar det växande området för naturlig språkbehandling (NLP) och dess tillämpning inom kravhantering, ett kritiskt område i mjukvaruutveckling för att säkerställa att system uppfyller uppsatta standarder och användarförväntningar. Komplexiteten i moderna IT-projekt har ökat efterfrågan på effektiv kravhantering. Trots omfattande studier inom NLP finns det brist på fokuserad forskning om dess specifika möjligheter och utmaningar inom ett företags- och verksamhetsperspektiv för att förbättra processerna inom kravhantering. Studien utgår från en kvalitativ metod genom semistrukturerade intervjuer med respondenter inom kravhantering och AI för att få djupgående insikter i praktiska implikationer av NLP inom kravhantering. Genom en tematisk analys på den data som samlades in genom intervjuerna togs fem olika teman fram som var relevant för forskningsfrågorna. Tillsammans med detta genomförs även en litteratursökning som syftar att ge förståelse över insikter och kunskap utifrån relevant forskning. Resultatet som framförs utifrån intervjuerna jämfördes sedan med artiklarna i litteratursökningen. Resultatet visar att NLP har potentialen att effektivisera hanteringen av krav, men medför också betydande utmaningar och komplexitet. Teknikens förmåga att hantera stora datamängder och automatisera extraktion och tolkning av krav kan avsevärt påskynda projektets tidiga skeden. Tidig implementering låter organisationer att snabbt anpassa och identifiera krav baserat på föränderliga omständigheter och insikter. Specifikt så har generativa modeller, så som BERT, hög potential inom kravhanteringsfältet på grund av dess höga effektivitet jämfört med traditionella NLP-modeller. Dock är de största utmaningarna kopplade till risker inom säkerhet och sekretess då NLP-system ofta bearbetar stora mängder textdata som kan innehålla känslig eller konfidentiell information Tillförlitlighet är även en utmaning då systemen måste hantera språklig otydlighet och kontextberoendetolkningar utan att förlora noggrannhet. Kvalitén och mängden träningsdata är även en utmaning på grund av dess direkta påverkan på prestandan och effektiviteten av modellen. Utmaningarna och möjligheterna som denna studie presenterar kan hjälpa verksamheter och företag att implementera NLP-teknologier i kravhanteringsprocesser. / This thesis explores the evolving field of Natural Language Processing (NLP) and its application in requirement management, a critical area in software development ensuring that systems meet set standards and user expectations. The complexity of modern IT projects has heightened the demand for effective requirements management. Despite extensive studies on NLP, there is a lack of focused research on its specific opportunities and challenges from a company and business perspective regarding requirement management processes. This study adopts a qualitative approach through semi-structured interviews with respondents in the requirement management and AI field, to gain deep insights into the practical implications of NLP in requirements management. The study uses a thematic analysis to analyze the data gathered from the interviews and produce themes which are relevant to the research questions. The study also conducts a literature search to gain scientific insight, which will be used to compare the results from the interviews. The findings reveal that NLP has promising potential to streamline information handling and requirement interpretation, but also introduces significant risks and complexities. The technology's ability to process large data volumes and automate requirement extraction and interpretation can significantly speed up project stages. Early implementation allows organizations to swiftly adjust, and pinpoint requirements based on changing circumstances and insights. There is also a lot of potential regarding generative models, such as BERT, in the requirement management field due to its extreme efficiency compared to traditional NLP-models. However, major challenges include risks regarding security and secrecy due to the sensitive and confidential information which the NLP-system handles. Additionally, reliability remains a challenge as these systems must handle linguistic ambiguities and context-dependent interpretations without losing accuracy. The quality and the amount of training data regarding the NLP-models also is a major challenge due to its direct impact of the model’s performance and efficiency. The challenges and opportunities in this study can help organizations and businesses in adapting NLP-technologies into their requirement management processes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:lnu-130887 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Blystedt, Theo, Sandberg, Albin |
| Publisher | Linnéuniversitetet, Institutionen för informatik (IK) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds