Identifikation problematischer Substantivierungen in natürlichsprachigen Anforderungsdokumenten

Nominalisierungen in natürlichsprachigen Anforderungsdokumenten können potentiell gefährlich für das Gelingen des Projekts sein. Bei dem Einsatz von Nominalisierungen wird häufig zusätzliche Information weggelassen, die aber für das vollständige Verständnis benötigt wird. So ist etwa bei der Nominalisierung Anmeldung ohne eine nähere Spezifikation unklar, wo sich wer auf welche Weise anmeldet. Daher ist eine Erkennung von unterspezifizierten Nominalisierungen wichtig, damit eine Fehlinterpretation der Anforderung, was eine potentielle Gefahr für das Scheitern des Projekts darstellt, vermieden wird. Die Fachliteratur rät davon ab Nominalisierungen zu verwenden. Bei der bisherigen Erkennung von Nominalisierungen mit dem Werkzeug RESI wurden ebenso alle Nominalisierungen aufgezeigt. Allerdings ist nicht jede Nominalisierung an sich kritisch. Somit erhielt der Nutzer eine unnötig hohe Anzahl an Warnungen, was die Akzeptanz des Werkzeuges schmälert. In dieser Arbeit wird eine Kategorisierung von Nominalisierungen vorgestellt, die sie in potentiell gefährliche und ungefährliche Nominalisierungen einteilt. Mit dieser Kategorisierung wird eine Möglichkeit gezeigt, wie unproblematische Nominalisierungen erkannt werden können. Dafür wird mit Hilfe von Ontologien und einem Parser die Nominalisierung und der Satz, in dem sie steht, auf spezifizierende Wörter, Nominalphrasen etc. untersucht. Mit diesem Ansatz wurden Lastenhefte der Daimler AG untersucht. Das Prüfungskorpus beinhaltete knapp 60.000 Wörter, welches über 1.100 Nominalisierungen beinhaltet. Davon konnte ein Großteil als unproblematisch gefiltert und damit 129 als problematisch identifiziert werden. Durch diesen Ansatz konnte somit eine große Anzahl von Fehlwarnungen unterdrückt werden, wodurch die Akzeptanz beim Nutzer und die Praxistauglichkeit gesteigert wird

Vollständigkeits- und Semantikprüfung für gesprochene Aussagen

Diese Arbeit betrachtet das Problem von unvollständigen Aussagen in natürlicher Sprache. Solche Aussagen enthalten nicht explizit alle Informationen, die für die vollständige Umsetzung einer Handlung benötigt werden. Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25%(Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich

RECAA - Werkzeugunterstützung in der Anforderungserhebung

RECAA (Requirements Engineering Complete Automation Approach) beschäftigt sich mit der Automatisierung der manuellen Schritte in der Anforderungserhebung. Die Verbesserung von textuellen Spezifikationen und deren anschließende Wandlung in Software-Modelle sind hierfür ein Beispiel. Die Qualität von Anforderungen beeinflusst die Qualität der zu erzeugenden Software direkt. Die Ergebnisse der Anforderungserhebung wirken sich damit auf den kompletten Software-Entwicklungszyklus aus

RECAA - Werkzeugunterstützung in der Anforderungserhebung

Natural language is the main means to state requirements in software development. Today, requirements engineering is the first and main part of the software development and is mainly manual. These processes are error prone and depend on the experience and skills of the requirements analyst. The goal of this work is to automate parts of these manual processes with software tools

RECAA - Werkzeugunterstützung in der Anforderungserhebung

Natürliche Sprache ist das Hauptvehikel um Anforderungen in der Softwareentwicklung zu transportieren. Sie ist allgegenwärtig. Bis heute ist die Anforderungserhebung (Requirements Engineering) der erste und wesentliche Teil der Softwareentwicklung und hauptsächlich manuell. Diese Prozesse sind fehleranfällig hängen stark von den Fähigkeiten des Anforderungsanalysten ab. Ziel dieser Arbeit war es, Teile der bisher rein manuellen Arbeitsschritte mit Softwarewerkzeugen zu automatisieren

Représentation et vérification d’un environnement intelligent à partir de spécifications utilisateur en langage naturel

International audienceAujourd'hui des capteurs et actionneurs associés à des périphériques de contrôle peuvent être installés n'importe où, notamment dans nos maisons, créant des environnements intelligents. Notre objectif est de permettre à un utilisateur de configurer son propre environne-ment intelligent en décrivant ses besoins, i.e. les règles de comportement de l'environnement, en langage naturel (LN). Nous explorons les possibilités offertes par une ontologie formelle pour faire le lien entre spécifications en LN et spécifications formelles. L'analyse des spécifications LN permet l'instanciation automatique de l'ontologie afin qu'elle représente le comportement décrit par l'utilisateur. Les règles de comportement représentées sont alors traduites en spécifi-cations Maude, afin de compléter les vérifications possibles sous OWL. Nous montrons que tout au long de ce processus de formalisation, il est possible de vérifier la complétude, la cohérence et la conformité des exigences spécifiées et de maintenir une traçabilité entre spécification LN et spécifications formelles autorisant un retour précis à l'utilisateur. ABSTRACT. Nowadays sensors and actuators associated with control devices can be installed anywhere, as in our homes creating smart environments. Our goal is to allow a user to configure her own smart environment by describing her needs, i.e. the environment behavioral rules, in natural language (NL). We explore the possibilities offered by an ontology, to transform NL specifications into formal specifications. Analysis of user requirements allows us an automatic instantiation of the ontology so that it represents the behavior described by the user. The represented behavioral rules are then translated into Maude specifications to complement ve-rifications realized in OWL. We show that throughout this formalization process, it is possible to check the completeness, the consistency and the conformity of the specified requirements and maintain traceability between NL requirements and formal specifications to allow a precise feedback to the user. MOTS-CLÉS : environnement intelligent, ontologie, spécifications, vérification formelle

Konzept eines Dokumentationsassistenten zur Erzeugung strukturierter Anforderungen basierend auf Satzschablonen

Um die Qualität und Glaubwürdigkeit eines Produktes zu erhalten, ist ein systematisches Anforderungsmanagement erforderlich, wobei die Merkmale eines Produkts durch Anforderungen beschrieben werden. Deswegen wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Konzept für einen Dokumentationsassistenten entwickelt, mit dem Benutzer strukturierte Anforderungen basierend auf den Satzschablonen nach SOPHIST erstellen können. Dies beinhaltet einen linguistischen Aufbereitungsansatz, der semantische Rollen aus freiem Text extrahiert. Während des Dokumentationsprozesses wurden die semantischen Rollen benutzt, um passendste Satzschablone zu identifizieren und diese als Hilfestellung dem Benutzer auszuzeigen. Zudem wurde eine weitere Hilfestellung angeboten, nämlich die Autovervollständigung, die mithilfe von Markovketten das nächste Wort vorhersagen kann. Insgesamt wurden 500 Anforderungen aus verschiedenen Quellen herangezogen, um die Integrität des Konzepts zu bewerten. Die Klassifizierung der Texteingabe in eine Satzschablone erreicht ein F1-Maß von 0,559. Dabei wurde die funktionale Anforderung Satzschablone F1-Maß von 0,908 am besten identifiziert. Außerdem wurde der Zusammenhang zwischen den Hilfestellungen mit Hilfe eines Workshops bewertet. Hierbei konnte gezeigt werden, dass die Anwendung des vorliegenden Konzepts, die Vollständigkeit von Anforderungen verbessert und somit die Qualität der zu dokumentierenden Anforderungen steigert