Bruno Carvalho da Silva, Rodolfo Alves, V. Santos, R.L.G. Siqueira, J. Correia, Luis Rivero, L. Coutinho, A. Teles, Davi Viana
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Abstract
Erros na fase de elicitação de requisitos, como ambiguidade e incompletude nos documentos gerados podem prejudicar o restante do processo de desenvolvimento, por isso, uma análise desses documentos é importante para o avanço adequado do processo de desenvolvimento. A análise manual destes requisitos é custosa, e tendenciosa a falhas, ainda mais quando o sistema possui uma grande complexidade. A detecção automática desses erros se apresenta como uma abordagem promissora. O objetivo deste trabalho é apresentar a ferramenta ReqSCity que auxilia o processo de análise de requisitos de maneira automática, focando na análise de requisitos ambíguos e incompletos através do uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Utilizaram-se técnicas de tokenização e pos-tagging a partir da biblioteca NLTK do Python. Adicionalmente, a ferramenta gerada é capaz de avaliar se o requisito está no contexto de cidades inteligentes e fornece sugestões para melhorar a completude de requisitos, usando como base a ontologia M3-Ontology.