Recuperación de trazas entre documentos de requerimientos y arquitectura
Para satisfacer las necesidades de los stakeholders y adecuarse a las demandas del mercado, los desarrolladores de software deben tener en cuenta diversos atributos de calidad y asegurar su cumplimiento durante el desarrollo de un sistema. En este contexto, mantener relaciones de trazabilidad para v...
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Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)
2016
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I49-R155-616742024-12-03T19:39:00Z https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61674 61674 20170621u u u0frey0103 ba spa Recuperación de trazas entre documentos de requerimientos y arquitectura Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta) 2016-12-30 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/submittedVersion application/pdf 1001514 Salta (province) Para satisfacer las necesidades de los stakeholders y adecuarse a las demandas del mercado, los desarrolladores de software deben tener en cuenta diversos atributos de calidad y asegurar su cumplimiento durante el desarrollo de un sistema. En este contexto, mantener relaciones de trazabilidad para verificar que los atributos de calidad asociados a ciertos requerimientos han sido tenidos en cuenta en el diseño arquitectónico (y viceversa) es fundamental. Desafortunadamente, establecer y mantener manualmente las trazas entre los artefactos de un sistema es una tarea compleja y tediosa. Algunos investigadores han desarrollado herramientas para identificar trazas de forma automática, pero las mismas no han sido aplicadas a documentos extensos como son los requerimientos y la arquitectura. En este trabajo se presenta una técnica para identificar trazas entre requerimientos y arquitectura basada en técnicas de procesamiento de lenguaje natural. La técnica filtra información relevante de la documentación para las trazas, haciendo hincapié en los atributos de calidad. Luego, se utiliza un algoritmo de Latent Semantic Analysis (LSA) para detectar trazas al nivel de oraciones. La técnica desarrollada fue evaluada en tres casos de estudio con resultados alentadores. Específicamente, se obtuvieron mejoras de desempeño entre 10 % y 40 % al recuperar las trazas. Fil: Rago, Alejandro. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina. Fil: Marcos, Claudia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Fil: Diaz-Pace, J. Andrés. Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería; Argentina. Rago, Alejandro Marcos, Claudia Diaz-Pace, J. Andrés Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta) Informática Programación de computadoras Ingeniería del software Lenguaje de programación info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) Researchers Students |
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