Mapas conceptuales para tratar nominalizaciones en modelos de requisitos

La Ingeniería de Software ha experimentado una evolución en los procesos de desarrollo, focalizándose en campos como la Ingeniería de Requisitos. Uno de los pilares de este campo es la comunicación, por lo que se incentiva el uso de modelos escritos en lenguaje natural durante la definición de requisitos. Es conveniente entonces escribir estos modelos usando el propio lenguaje del universo de discurso bajo estudio. Si bien se logra así una mejora sustancial en la comunicación, surgen problemas inherentes al lenguaje natural, tales como las ambigüedades. Paralelamente, se ha comprobado, mediante estudios estadísticos de completitud, la ocurrencia de omisiones significativas en modelos del proceso de requisitos. Las actividades de verificación y validación suelen tener dificultades en la detección de estos problemas. Es por ello que se propone extender una técnica de inspección de modelos en lenguaje natural, basada en la construcción de mapas conceptuales, potencialmente útil para la detección de ciertas omisiones y ambigüedades provenientes de la nominalización de verbos, que se ha observado con frecuencia en la comunicación y se traslada esencialmente a los modelos escritos en lenguaje natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento de lenguaje natural para estudiar completitud de requisitos

La Ingeniería de Software incluye el estudio inicial de los requisitos del sistema de software a desarrollar. A ello se dedican los Ingenieros de Requisitos, generando modelos que logren representar las necesidades de los clientes y usuarios y las soluciones a las mismas. El desarrollo de modelos de requisitos en lenguaje natural facilita la interacción entre todos los involucrados, aunque contribuye a generar ambigüedades. Por otro lado se ha comprobado la existencia de omisiones en una cantidad muy superior a la imaginada intuitivamente. Por su propia naturaleza, las omisiones son notoriamente elusivas. El desarrollo de un mismo modelo acerca del mismo problema por personas diferentes es la forma más eficaz para vislumbrar la magnitud de las omisiones en el dominio de la Ingeniería de Requisitos y posiblemente en muchas otras áreas. Para realizar estudios sobre la completitud de los modelos desarrollados, a fin de mejorar la calidad de los mismos, se ha propuesto la generación de una herramienta de software que permita comparar modelos escritos en lenguaje natural. Se propone que esta herramienta utilice recursos del Procesamiento del Lenguaje Natural.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informátic

Agregando semántica a técnicas de predicción de completitud en modelos de requisitos

En casi todas las ramas de la ingeniería se genera un bosquejo/maqueta/plano/diagrama que representa el artefacto a construir. A través de él, se planifica la construcción de ese artefacto y se asegura que responda a las expectativas de los clientes. Sin embargo, en la Ingeniería de Software la dificultad se centra justamente en la representación del producto a construir, pues dicho producto (el software) es en sí mismo una representación parcial del mundo real. Esto requiere prestar especial atención a la generación de dichos modelos para que sean precisos, correctos y completos. El proceso de desarrollo de software debe arrancar elaborando modelos de requisitos con la calidad apropiada, siendo la completitud de los mismos una característica primordial. Aplicar técnicas de verificación y validación de los modelos debe formar parte de las actividades continuas del proceso de desarrollo, aunque ellas no permiten asegurar el grado de completitud alcanzado. Es necesario recurrir a técnicas predictivas que realicen estimaciones del tamaño esperado del modelo de requisitos. Se propone entonces agregar análisis semántico a la aplicación de estas técnicas predictivas, en particular el Método de Captura y Recaptura. Esto conllevará a establecer mejoras al proceso de construcción de los modelos de requisitos.Eje: Ingeniería de softwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mejoras a un modelo léxico mediante mapas conceptuales

Para aumentar la probabilidad de éxito de un proyecto de software es fundamental partir de buenas especificaciones de requisitos, pues defectos en ellas se trasladan a subsiguientes modelos y componentes de software. Es por ello que deben realizarse verificaciones tempranas de los modelos que se construyen en el proceso de requisitos. La mayoría de las técnicas de verificación apuntan a detectar defectos del tipo hechos incorrectos, inconsistencias y en menor medida omisiones. Frecuentemente, los modelos en la Ingeniería de Requisitos suelen escribirse en lenguaje natural, lo que propende también a la aparición de ambigüedades. Se presenta una propuesta preliminar de verificación de un modelo léxico utilizando mapas conceptuales, centrada en detectar principalmente omisiones y ambigüedades, y en formular correcciones a las mismas. Esta propuesta fue aplicada a un caso real, donde se comprobó la detección de un número razonable de defectos.XII Workshop Ingeniería de Software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un abordaje al problema de completitud en requisitos de software

La completitud es uno de los temas imposibles o casi imposibles de ponderar en la Ingeniería de Software en general y en la Ingeniería de Requisitos en particular. Se han hecho algunos intentos de estimar la completitud en los casos de prueba en inspecciones de sistemas mediante el uso de técnicas predictivas. Estas técnicas permiten estimar el grado de completitud alcanzado. Entre ellas se encuentra Detection Profile Method, que fue con anterioridad aplicada a un modelo de requisitos escrito en lenguaje natural. Los resultados fueron muy promisorios, pese a basarse sólo en aspectos formales y cuantitativos del modelo. Una revisión ulterior de estos resultados ha permitido detectar que existen factores cualitativos, como distintas personas observan distintos problemas o partes del mismo problema, que podrían haber distorsionado los resultados alcanzados. En el presente artículo, se reportan los resultados de reanalizar el problema incorporando algunos elementos semánticos a las estrategias involucradas.Eje: Workshop Ingeniería de software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Informátic

Model-based Approach for Product Requirement Representation and Generation in Product Lifecycle Management

The requirement specification is an official documentation activity, which is a collection of certain information to specify the product and its life-cycle activities in terms of functions, features, performance, constraints, production, maintenance, disposal process, etc. It contains mainly two phases; product requirement generation and representation. Appropriate criteria for the product design and further life-cycle activities are determined based on the requirement specification as well as the interrelations of product requirements with other life-cycle information such as; materials, manufacturing, working environments, finance, and regulations. The determination of these criteria is normally error-prone. It is difficult to identify and maintain the completeness and consistency of the requirement information across the product life-cycle. Product requirements are normally expressed in abstract and conceptual terms with document base representation which yields unstructured and heterogeneous information base and it is unsuitable for intelligent machine interpretations. Most of the time determination of the requirements and development of the requirement specification documents are performed by the designers/engineers based on their own experiences that might lead to incompleteness and inconsistency. This research work proposes a unique model-based product requirement representation and generation architecture to aid designers/engineers to specify product requirements across the product life-cycle. A requirement knowledge management architecture is developed to enhance the capabilities of the current Product Life-cycle Management (PLM) platforms in terms of product requirement representation and generation. After a systematic study on the categorization of product requirements, an ontological framework is developed for the specification of the requirements and related product life-cycle domain information. The ontological framework is embedded in an existing PLM system. A computational platform is developed and integrated into the PLM system for the intelligent machine processing of the product requirements and related information. This architecture supports product requirement representation in terms of the ontological framework and further information retrieval, inference, and requirement text generation activities

Computer Science & Technology Series : XXI Argentine Congress of Computer Science. Selected papers

CACIC’15 was the 21thCongress in the CACIC series. It was organized by the School of Technology at the UNNOBA (North-West of Buenos Aires National University) in Junín, Buenos Aires. The Congress included 13 Workshops with 131 accepted papers, 4 Conferences, 2 invited tutorials, different meetings related with Computer Science Education (Professors, PhD students, Curricula) and an International School with 6 courses. CACIC 2015 was organized following the traditional Congress format, with 13 Workshops covering a diversity of dimensions of Computer Science Research. Each topic was supervised by a committee of 3-5 chairs of different Universities. The call for papers attracted a total of 202 submissions. An average of 2.5 review reports werecollected for each paper, for a grand total of 495 review reports that involved about 191 different reviewers. A total of 131 full papers, involving 404 authors and 75 Universities, were accepted and 24 of them were selected for this book.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Computer Science & Technology Series : XXI Argentine Congress of Computer Science. Selected papers

CACIC’15 was the 21thCongress in the CACIC series. It was organized by the School of Technology at the UNNOBA (North-West of Buenos Aires National University) in Junín, Buenos Aires. The Congress included 13 Workshops with 131 accepted papers, 4 Conferences, 2 invited tutorials, different meetings related with Computer Science Education (Professors, PhD students, Curricula) and an International School with 6 courses. CACIC 2015 was organized following the traditional Congress format, with 13 Workshops covering a diversity of dimensions of Computer Science Research. Each topic was supervised by a committee of 3-5 chairs of different Universities. The call for papers attracted a total of 202 submissions. An average of 2.5 review reports werecollected for each paper, for a grand total of 495 review reports that involved about 191 different reviewers. A total of 131 full papers, involving 404 authors and 75 Universities, were accepted and 24 of them were selected for this book.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI