Ladott.ssa Mónica Gracia, Direttore Internazionale delle Ammissioni della Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondazione Universitaria Iberoamericana, FUNIBER), partecipa a uno studio che propone un nuovo approccio per rilevare l’ambiguità pragmatica nelle specifiche dei requisiti per lo sviluppo di software operativo.
L’ingegneria dei requisiti mira a creare prodotti che soddisfino le esigenze dei consumatori. Questo processo comprende attività come l’analisi dei requisiti, l’elicitazione, la specificazione, la validazione e la gestione. Tuttavia, la descrizione dei requisiti in linguaggio naturale può generare ambiguità, che portano a un’interpretazione errata dei requisiti e possono portare a un prodotto che non soddisfa le aspettative degli stakeholder. I lettori interpretano i requisiti in modo diverso a seconda delle loro conoscenze pregresse.
Quando si scrivono le specifiche dei requisiti in linguaggio naturale, si descrive la funzionalità attesa di un programma prima del suo sviluppo in software operativo. Tuttavia, in diverse fasi del processo, possono sorgere ambiguità, cioè situazioni in cui sono possibili diverse interpretazioni. Queste ambiguità possono verificarsi a livello sintattico, legato alla struttura delle frasi; semantico, relativo al significato di parole o frasi; di dominio, legato al contesto dell’applicazione o dell’area specifica; lessicale, legato all’uso di parole con significati multipli; e pragmatico, a seconda del contesto.
Esistono alcuni approcci per il rilevamento delle ambiguità, ma non coprono tutti i concetti necessari e quindi hanno margini di miglioramento per ottenere una maggiore accuratezza. Pertanto, questo studio propone un nuovo approccio, noto come Maximum Concept Matching (MCC), che utilizza più nodi e bordi del grafo della conoscenza concettuale. Questo approccio offre un’interpretazione più accurata dei requisiti, aumentando così l’accuratezza del processo di interpretazione e di rilevamento delle ambiguità pragmatiche. È stato sviluppato un algoritmo basato su bordi e nodi per costruire grafi di conoscenza concettuale e valutare l’efficacia di questo approccio nel migliorare il processo di rilevamento delle ambiguità nelle specifiche dei requisiti.
La valutazione dell’approccio ha mostrato un’accuratezza del 65% e un richiamo del 90%, superando l’approccio esistente che, in media, ha un’accuratezza del 51% e un richiamo del 63%. Questi risultati dimostrano un miglioramento significativo rispetto ai metodi attuali e supportano l’efficacia dell’approccio proposto. In futuro, si intende migliorare le prestazioni di questo approccio studiando percorsi estesi e una selezione automatica dei documenti di input. Inoltre, si prevede di lavorare con un set di dati più ampio per capire come il tempo e il numero di requisiti influenzino il rilevamento delle ambiguità pragmatiche.
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