Correcciones semánticas en métodos de estimación de completitud de modelos en lenguaje natural
La Ingeniería de Requisitos tiene como objetivo producir requisitos de alta calidad, poniendo especial interés en la completitud de los modelos ela-borados. Establecer si la información elicitada y modelada es suficiente para construir un software que cubra las necesidades del cliente es una cue...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Working Paper |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad de Belgrano - Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática - Proyectos de Investigación
2014
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/2995 |
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I36-R142-123456789-2995 |
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Universidad de Belgrano |
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Repositorio Institucional - Universidad de Belgrano (UB) |
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modelado de requisitos completitud de modelos método de captura-recaptura modelos en lenguaje natural capture-recapture models in natural language Completeness of models modeling requirements Litvak, Claudia S. Hadad, Graciela D. S. Doorn, Jorge H. Correcciones semánticas en métodos de estimación de completitud de modelos en lenguaje natural |
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La Ingeniería de Requisitos tiene como objetivo producir requisitos
de alta calidad, poniendo especial interés en la completitud de los modelos ela-borados. Establecer si la información elicitada y modelada es suficiente para
construir un software que cubra las necesidades del cliente es una cuestión de
difícil respuesta. Existen algunos intentos realizados en ese sentido, tal como
una adaptación del método decaptura-recaptura para estimar el tamaño de mo-delos de requisitos escritos en lenguaje natural. Basados en dicho trabajo y con-siderando la naturaleza de estos modelos, proponemos introducir un análisis
semántico previo a estimar el tamaño, dado que el método predictivo solo con-templa aspectos formales y cuantitativos. Dicho análisis semántico estudia la re-levancia, pertenencia, sinonimia y homonimia del contenido textual del modelo.
Comparando los resultados estadísticos detrabajos precedentes contra los obte-nidos realizando correcciones semánticas, concluimos que estas son beneficio-sas para la estimación dela completitud de modelos en lenguaje natural. |
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Working Paper |
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Litvak, Claudia S. Hadad, Graciela D. S. Doorn, Jorge H. |
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