A Dra. Mónica Gracia e o Dr. Emmanuel Soriano, investigadores da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), estão envolvidos num estudo que propõe um novo método para reduzir a ambiguidade pragmática da linguagem natural nas especificações de requisitos de desenvolvimento de software operacional.
A engenharia de requisitos busca criar produtos que satisfaçam as necessidades dos consumidores. Este processo envolve atividades como a análise de requisitos, a elicitação, a especificação, a validação e a gestão. No entanto, a descrição dos requisitos em linguagem natural pode dar origem a ambiguidades, o que leva a uma má interpretação dos requisitos e pode resultar num produto que não satisfaz as expectativas das partes interessadas. Os leitores interpretam os requisitos de forma diferente consoante os seus conhecimentos prévios.
Ao escrever especificações de requisitos em linguagem natural, está a descrever a funcionalidade esperada de um programa antes do seu desenvolvimento em software operacional. No entanto, em diferentes fases do processo, podem surgir ambiguidades, ou seja, situações em que são possíveis várias interpretações. Estas ambiguidades podem ocorrer a nível sintático, relacionado com a estrutura das frases; semântico, relativo ao significado das palavras ou frases; de domínio, ligado ao contexto da aplicação ou área específica; lexical, relacionado com a utilização de palavras com múltiplos significados; e pragmático, dependendo do contexto.
Existem algumas abordagens de detecção de ambiguidade que, no entanto, não abrangem todos os conceitos necessários e, por isso, podem ser melhoradas para atingir uma maior precisão. Por conseguinte, este estudo propõe uma nova abordagem, conhecida como correspondência máxima de conceitos (MCC), que utiliza múltiplos nós e arestas de grafos de conhecimento conceitual. Esta abordagem oferece uma interpretação mais precisa dos requisitos, aumentando assim a precisão no processo de interpretação e deteção da ambiguidade pragmática. Foi desenvolvido um algoritmo baseado em arestas e nós para construir gráficos de conhecimento conceitual e avaliar a eficácia desta abordagem na melhoria do processo de detecção de ambiguidade nas especificações de requisitos.
A avaliação da abordagem mostrou uma precisão de 65% e uma recuperação de 90%, superando a abordagem existente que, em média, tem uma precisão de 51% e uma recuperação de 63%. Estes resultados demonstram uma melhoria significativa em comparação com os métodos actuais e confirmam a eficácia da abordagem proposta. No futuro, pretende-se melhorar o desempenho desta abordagem, investigando caminhos alargados e uma seleção automática de documentos de entrada. Além disso, está planeado trabalhar com um conjunto de dados maior para compreender como o tempo e o número de requisitos influenciam a detecção de ambiguidades pragmáticas.
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