El Dr. Emmanuel Soriano, investigador de la Universidad Internacional Iberoamericana de México (UNINI México), participa en un estudio que desarrolla un método para reducir la ambigüedad pragmática del lenguaje natural en las especificaciones de los requisitos de desarrollo de un software operativo.
La ingeniería de requisitos busca crear productos que satisfagan las necesidades de los consumidores. Este proceso implica actividades como el análisis, obtención, especificación, validación y gestión de requisitos. Sin embargo, la descripción de los requisitos en lenguaje natural puede generar ambigüedades, lo que conlleva a una mala interpretación de los requisitos y puede resultar en un producto que no cumpla las expectativas de las partes interesadas. Los lectores interpretan los requisitos de una manera diferente según el conocimiento previo que tienen.
Cuando se escriben las especificaciones de requisitos en lenguaje natural, se está describiendo la funcionalidad que se espera de un programa antes de su desarrollo en software operativo. Pero, en las diferentes etapas del proceso pueden surgir ambigüedades, es decir, situaciones en las que varias interpretaciones son posibles. Estas ambigüedades pueden presentarse a nivel sintáctico, relacionado con la estructura de las oraciones; semántico, referente al significado de las palabras o frases; dominio, ligadas al contexto de la aplicación o área específica; léxico, relativo al uso de palabras con múltiples significados; y pragmático, dependiendo del contexto.
Existen algunos enfoques de detección de ambigüedades, no obstante, no cubren todos los conceptos necesarios y, por lo tanto, tienen margen de mejora para conseguir una mayor precisión. Por ello, el estudio propone un nuevo enfoque conocido como Coincidencia Máxima de Conceptos (CMM) que utiliza múltiples nodos y bordes gráficos de conocimiento conceptual. Este enfoque ofrece una interpretación más exacta de los requisitos, aumentando así la precisión en el proceso de interpretación y detección de la ambigüedad pragmática. Se ha desarrollado un algoritmo basado en aristas y nodos para construir gráficos de conocimientos conceptuales y evaluar la eficacia de este enfoque en la mejora del proceso de detección de la ambigüedad en las especificaciones de los requisitos.
La evaluación del enfoque mostró una precisión del 65% y una recuperación del 90%, superando el rendimiento del enfoque existente que, en promedio, tiene una precisión del 51% y una recuperación del 63%. Estos resultados demuestran una mejora significativa en comparación con los métodos actuales y respaldan la eficacia del enfoque propuesto. En el futuro, se pretende mejorar el rendimiento de este enfoque mediante la investigación de rutas extendidas y una selección automática de documentos de entrada. Además, se planea trabajar con un conjunto de datos más amplios para comprender cómo influyen el tiempo y la cantidad de requisitos en la detección de la ambigüedad pragmática.
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