Herramienta de procesamiento del lenguaje natural para la detección de ambigüedades en requisitos de software en español

Resumen

La ingeniería de requisitos es una de las etapas más importantes del ciclo de vida del desarrollo de software. El éxito de cualquier producto de software depende de la calidad de sus requisitos. Los requisitos de software suelen estar escritos en lenguaje natural. La ambigüedad en los requisitos escritos en lenguaje natural es un problema que ha sido estudiado por la comunidad de ingeniería de requisitos durante más de dos décadas. La resolución manual de la ambigüedad en los requisitos es tediosa y requiere mucho tiempo. Existen varias herramientas de procesamiento del lenguaje natural para automatizar el análisis de la ambigüedad, sin embargo, la mayoría de ellas no están ampliamente disponibles, son obsoletas, poco seguras y caras; las pocas herramientas públicas sólo permiten el análisis de requisitos en lengua inglesa. Esta investigación pretende desarrollar una herramienta de procesamiento del lenguaje natural para detectar la ambigüedad léxica y sintáctica presente en los requisitos de software, utilizando el lenguaje de programación Python y herramientas de procesamiento del lenguaje natural como NLTK. Como resultado de este trabajo, se presenta un conjunto de datos que contiene 19.357 requisitos pertenecientes a los proyectos de desarrollo de software de la Universidad de Ciencias Informáticas; el conjunto de datos obtenidos constituye una línea de base para futuras investigaciones. Se utilizó la metodología XP para guiar el desarrollo de la herramienta propuesta. Se evaluó el enfoque en un conjunto de datos de 100 requisitos, logrando un 98% de precisión y un 91% de exhaustividad.