Mónica Gracia, directrice des admissions internationales à l’Universidad Europea del Atlántico (Université européenne de l’Atlantique, UNEATLANTICO), participe à une étude visant à améliorer la détection de l’ambiguïté pragmatique dans les spécifications des exigences pour le développement de logiciels d’ exploitation au moyen d’une nouvelle approche.
L’ingénierie des exigences vise à créer des produits qui satisfont les besoins des consommateurs. Ce processus implique des activités telles que l’analyse des besoins, l’élicitation, la spécification, la validation et la gestion. Cependant, la description des exigences en langage naturel peut entraîner des ambiguïtés, ce qui conduit à une mauvaise interprétation des exigences et peut aboutir à un produit qui ne répond pas aux attentes des parties prenantes. Les lecteurs interprètent les exigences différemment en fonction de leurs connaissances préalables.
Lorsque vous rédigez des spécifications en langage naturel, vous décrivez les fonctionnalités attendues d’un programme avant son développement en logiciel opérationnel. Cependant, à différents stades du processus, des ambiguïtés peuvent apparaître, c’est-à-dire des situations où plusieurs interprétations sont possibles. Ces ambiguïtés peuvent se produire au niveau syntaxique, lié à la structure des phrases ; sémantique, concernant le sens des mots ou des phrases ; du domaine, lié au contexte de l’application ou du domaine spécifique ; lexical, lié à l’utilisation de mots ayant des sens multiples ; et pragmatique, en fonction du contexte.
Certaines approches de détection des ambiguïtés existent, mais elles ne couvrent pas tous les concepts nécessaires et peuvent donc être améliorées afin d’atteindre une plus grande précision. C’est pourquoi cette étude propose une nouvelle approche connue sous le nom de Maximum Concept Matching (MCC) qui utilise de multiples nœuds et arêtes de graphe de la connaissance conceptuelle. Cette approche offre une interprétation plus précise des exigences, augmentant ainsi la précision du processus d’interprétation et de détection de l’ambiguïté pragmatique. Un algorithme basé sur les arêtes et les nœuds a été développé pour construire des graphes de connaissances conceptuelles et évaluer l’efficacité de cette approche dans l’amélioration du processus de détection des ambiguïtés dans les spécifications des exigences.
L’évaluation de l’approche a montré une précision de 65% et un rappel de 90%, surpassant l’approche existante qui, en moyenne, a une précision de 51% et un rappel de 63%. Ces résultats démontrent une amélioration significative par rapport aux méthodes actuelles et confirment l’efficacité de l’approche proposée. À l’avenir, il est prévu d’améliorer les performances de cette approche en étudiant des chemins étendus et une sélection automatique des documents d’entrée. En outre, il est prévu de travailler avec un plus grand ensemble de données pour comprendre comment le temps et le nombre d’exigences influencent la détection d’ambiguïtés pragmatiques.
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