Maestría en Ingeniería de Sistemas y la Computación

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Browsing Maestría en Ingeniería de Sistemas y la Computación by Author "Martínez Arias, Juan Carlos"

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    Modelo de clasificación de requisitos de software mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Abadía Sarria, Sara; Pabón, María Constanza; Martínez Arias, Juan Carlos
    La definición de los requisitos del lenguaje natural es un proceso que puede llevar mucho tiempo en grandes proyectos de software. Clasificar los requisitos de software de lenguaje natural en funcionales y no funcionales, y al mismo tiempo categorías de no funcionales como rendimiento, compatibilidad, usabilidad, confiabilidad, seguridad, mantenibilidad y portabilidad, es una tarea que contribuye a la definición de requisitos para que proyectos de software sean exitosos. Esta tarea de clasificación requiere el juicio de un experto y requiere mucho tiempo, siendo un desafío porque es un proceso manual. La automatización de la clasificación de requisitos es una estrategia para agilizar las actividades de los ingenieros de requisitos. Estudios relacionados muestran la existencia de escasos conjuntos de datos de requisitos de software, lo que dificulta promover, crear y mejorar modelos predictivos que faciliten las tareas de clasificación automática de requisitos, además, estos escasos conjuntos de datos en la mayoría de ellos están definidos en inglés, por lo tanto, los modelos predictivos desarrollados no se pueden utilizar directamente para proyectos en diferentes idiomas porque la gramática varía con el idioma. En vista de lo anterior, este trabajo se enfoca en generar modelos predictivos de clasificación de requisitos de software de lenguaje natural en funcionales y no funcionales, y al mismo tiempo las categorías de no funcionales de acuerdo con el estándar ISO/IEC 25010, para contribuir al desarrollo de estudios que apliquen técnicas de aprendizaje automático en el contexto de la ingeniería de requisitos para proyectos desarrollados en español. Los resultados muestran un indicador F1 superior al 60% para la mayoría de los experimentos en donde se utilizó el aumento artificial de información. El estudio se realizó con una muestra de más de 2800 requisitos de software descritos en español que previamente fueron traducidos y consolidados a partir de varios conjuntos de datos en inglés ampliamente utilizados en otras investigaciones, de los cuales 1887 requisitos fueron etiquetados manualmente. La traducción al español se realizó a través de la herramienta de traducción automática de Google y posteriormente, la traducción se verificó manualmente. Este conjunto de datos en español estará disponible para la comunidad científica.