Reducing structural ambiguity in natural language software requirements specifications

Abstract. The ambiguity of natural language (NL) causes miscommunication and misunderstandings. Precision of language is particularly important in software development when handling requirements agreed between the customer and the provider. Software Requirements Specification (SRS) is a commonly used document type for specifying the requirements. A strict standard for how every SRS should be constructed does not exist, and thus it is often written in NL. However, some restricted languages can be used for specifying requirements. An example of such is Easy Approach to Requirements Syntax (EARS). In this thesis is presented an automated tool for reducing the structural ambiguity of requirements by converting NL into EARS form. Four different text datasets were used for testing the converter and they were compared before and after conversion and against each other. Both performance and ambiguity reduction of the tool were assessed using various measures. Since a standard ambiguity measurement was not available, a combination of sentence structure assessment, word occurrences against Zipf’s law, readability score and information complexity was used. The results suggest that the tool reduces structural ambiguity of sentences. The tool is successful in converting NL into the different EARS patterns and the converted sentences are less complicated and more readable, according to the results. This hints at the possibility of creating more automated tools that could be used to reduce ambiguity in NL SRS. It might not be possible to make people start using a restricted language, like EARS, for writing the documents, but with the help of automated converters, sentences could be mapped to more restricted forms to help with making better sense of them.Luonnollisen kielen rakenteellisen moniselitteisyyden vähentäminen ohjelmistojen vaatimusten määrittelyissä. Tiivistelmä. Luonnollisen kielen epämääräisyys aiheuttaa vaikeuksia kommunikoinnissa ja ymmärtämisessä. Kielen tarkkuus on erityisen tärkeää ohjelmistokehityksessä silloin kun käsitellään asiakkaan ja tarjoajan keskenään sopimia vaatimuksia ohjelmistolle. Ei ole olemassa tiukkaa standardia sille miten vaatimusten määrittelydokumentti pitäisi rakentaa, joten se usein kirjoitetaan luonnollisella kielellä. Siitä huolimatta joitain rajoitettuja kieliä voidaan käyttää yksittäisten vaatimusten määrittelyyn. Eräs esimerkki rajoitetusta kielestä on Easy Approach to Requirements Syntax (EARS). Tässä diplomityössä esitellään automatisoitu työkalu vähentämään rakenteista epämääräisyttä muuttamalla luonnollista kieltä EARS-muotoon. Neljää erilaista tekstiä käytettiin työkalun testaamiseen ja niitä verrattiin toisiinsa sekä ennen että jälkeen muuntamisen. Työkalun toimintaa ja epämääräisyyden vähentämistä mitattiin useilla metriikoilla. Epämääräisyyden mittaamiseen valittiin joukko kvantitatiivisia metriikoita: lauserakenteita analysoitiin, sanojen ilmiintyvyystiheyttä ja lausiden luettavuutta mitattiin ja informaation kompleksisuuttakin verrattiin muunnettujen ja muuntamattomien tekstien välillä. Tulosten perusteella esitelty työkalu vähentää lauseiden rakenteellista epämääräisyyttä. Se muuntaa onnistuneesti luonnollista kieltä EARS-muotoon ja tulosten mukaan muunnetut lauseet ovat vähemmän monimutkaisia ja luettavampia. Tämä viittaa siihen, että automatisoiduilla työkaluilla voisi olla mahdollista vähentää epämääräisyyttä luonnollisella kielellä kirjoitetuissa vaatimusten määrittelydokumenteissa. Vaikkei ihmisiä saataisikaan kirjoittamaan vaatimusten määrittelyjä rajoitetuilla kielillä, automatisoiduilla kielen muuntajilla lauseita voidaan uudelleenmuotoilla rajoitetumpiin muotoihin, jotta niistä saataisiin paremmin selvää