Creación y Simulación de Metodologías de Análisis, Clasificación e Integración de Nuevos Requerimientos a Software Propietario

La priorización de nuevos requerimientos a implementar en un software propietario es un punto fundamental para su mantenimiento, la conservación de la calidad, observación de las reglas de negocio y los estándares de la empresa. Aunque existen herramientas de priorización basadas en técnicas probadas y reconocidas, las mismas requieren una calificación previa de cada requerimiento. Si la empresa cuenta con solicitudes provenientes de varios clientes de un mismo producto, aumentan los factores que afectan a la empresa, las herramientas disponibles no contemplan estos aspectos y hacen mucho más compleja la tarea de calificación. Este trabajo de investigación abarca la realización de un relevamiento de los métodos de priorización y selección de nuevos requerimientos utilizados por empresas de la zona de Rosario, y la definición de una metodología para la selección un nuevo requerimiento, que implica el análisis y evaluación de todas las implicaciones sobre el producto de software y la empresa, respetando sus reglas de negocio. La metodología creada conduce a la definición de los procesos para la construcción de una herramienta de calificación y priorización de nuevos requerimientos en software propietario que tiene solicitudes de varios clientes al mismo tiempo, con instrumentos de calificación que consideran todos los aspectos relacionados, proveerá técnicas de priorización actuales y emitirá informes personalizados según diferentes perspectivas de la empresa.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

ComentCorpus: identification and linguistic cues for detection of irony in Brazilian Portuguese

Opinions on the Web have been increasing progressively and, thus, has aroused interest in areas of study of Linguistics and Computation, for example. In this context comes the Sentiment Analysis, or Opinion Mining, which aims to analyze computationally opinions, emotions, feelings and subjectivities present in texts (LIU, 2012), however, certain subjective sentences can carry irony, transforming the meaning of a sentence. This dissertation aims to investigate expressions of irony in social media, focusing on the description of linguistic devices as clues of irony in opinion texts in Brazilian Portuguese. To understand the functioning of this figurative mechanism, we will start from the search a corpus constructed by new commentaries from the Folha de S. Paulo portal. In addiction, based on pragmatic and cognitive theories, we developed a corpus annotation scheme for opinions and their intentions: ironic, other types of irony or non-ironic. As a result, we have obtained a list of subcategories that characterize expressions of irony that allow to collaborate with the development of the NLP area and Sentiment Analysis and, in addition, to improve tools of automatic identification of opinion through the descriptions and the linguistic resources elaborated here.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Opiniões na Web têm crescido progressivamente e assim, vem despertando o interesse em áreas de estudo da Linguística e Computação, por exemplo. Nesse contexto, surge a Análise de Sentimentos, ou Mineração de Opinião, que tem como objetivo analisar computacionalmente opiniões, emoções, sentimentos e subjetividades presentes em textos (LIU, 2012), entretanto, certas sentenças subjetivas podem carregar ironia, transformando o sentido de uma sentença. Esta dissertação de mestrado tem como propósito investigar expressões de ironia em mídias sociais, com foco na descrição de dispositivos linguísticos como pistas de ironia em textos opinativos no português do Brasil. Para compreender o funcionamento deste mecanismo figurado, partiremos da busca um corpus construído por comentários de notícias do portal da Folha de S. Paulo. Juntamente, apoiado em teorias pragmáticas e cognitivas, desenvolvemos um esquema de anotação de corpus para opiniões e suas intenções: irônicas, outros tipos de ironia ou não irônica. Como resultado, obtivemos uma lista de subcategorias que caracterizam expressões de ironia que permite colaborar com o desenvolvimento da área de PLN e Análise de Sentimentos e, além disso, aperfeiçoar ferramentas de identificação automática de opinião através das descrições e dos recursos linguísticos aqui elaborados

Comentcorpus: description and analysis of irony in a corpus of opinion for brazilian portuguese

O aumento de dados na Web tem despertado grande interesse na Linguística e nas Ciências da Computação e dentre as principais tarefas, destaca-se a extração de opinião em um grande volume de material textual encontrado na rede. A Mineração de Opinião busca processar automaticamente opiniões, emoções, sentimentos e subjetividades presentes em textos (Liu, 2012). No entanto, observa-se que muitas das opiniões encontradas podem carregar um sentido irônico, transformando o sentido da sentença. Assim, esta pesquisa tem como objetivo investigar expressões irônicas em mídias sociais, focando em descrições de dispositivos linguísticos que servem como pistas de ironia em textos opinativos no português do Brasil. Para a compreensão do funcionamento de tal mecanismo figurado, partiremos da busca em corpus composto por comentários de notícias do portal da Folha de S. Paulo. Juntamente, apoiando-se em teorias pragmáticas (Grice, 1975) e cognitivas (Sperber e Wilson, 1981), foi desenvolvido um esquema de anotação de corpus referente à intenção das opiniões (irônicas, não irônicas e outro tipo de ironia). Finalmente, como resultado, obteve-se uma lista de pistas linguísticas que podem caracterizar expressões de ironia, colaborando com o desenvolvimento da área do PLN e da Mineração de Opinião.The increase in data on the Web has aroused great interest in Linguistics and Computer Science and among the main tasks, the extraction of opinion in a large volume of textual material found on the network stands out. Opinion Mining seeks to automatically process opinions, emotions, feelings and subjectivities present in texts (Liu, 2012). However, it is observed that many of the opinions found can carry an ironic meaning, transforming the meaning of the sentence. Thus, this research aims to investigate ironic expressions in social media, focusing on descriptions of linguistic devices that serve as clues of irony in opinionated texts in Brazilian Portuguese. To understand how this figurative mechanism works, we will start from the search in a corpus composed of news comments from the Folha de S. Paulo portal. Together, based on pragmatic (Grice, 1975) and cognitive (Sperber and Wilson, 1981) theories, a corpus annotation scheme was developed regarding the intention of opinions (ironic, non-ironic and other types of irony). Finally, as a result, a list of linguistic clues was obtained that can characterize expressions of irony, collaborating with the development of the area of ​​PLN and Opinion Mining

PARSEME corpora annotated for verbal multiword expressions (version 1.3)

This multilingual resource contains corpora in which verbal MWEs have been manually annotated. VMWEs include idioms (let the cat out of the bag), light-verb constructions (make a decision), verb-particle constructions (give up), inherently reflexive verbs (help oneself), and multi-verb constructions (make do). This is the first release of the corpora without an associated shared task. Previous version (1.2) was associated with the PARSEME Shared Task on semi-supervised Identification of Verbal MWEs (2020). The data covers 26 languages corresponding to the combination of the corpora for all previous three editions (1.0, 1.1 and 1.2) of the corpora. VMWEs were annotated according to the universal guidelines. The corpora are provided in the cupt format, inspired by the CONLL-U format. Morphological and syntactic information, ­­­­including parts of speech, lemmas, morphological features and/or syntactic dependencies, are also provided. Depending on the language, the information comes from treebanks (e.g., Universal Dependencies) or from automatic parsers trained on treebanks (e.g., UDPipe). All corpora are split into training, development and test data, following the splitting strategy adopted for the PARSEME Shared Task 1.2. The annotation guidelines are available online: https://parsemefr.lis-lab.fr/parseme-st-guidelines/1.3 The .cupt format is detailed here: https://multiword.sourceforge.net/cupt-format