Apresentando o RECOVER: Facilitando a Coleta de Requisitos
Uma ferramenta feita pra facilitar a coleta de requisitos a partir das conversas com os stakeholders.
Gianmario Voria, Francesco Casillo, Carmine Gravino, Gemma Catolino, Fabio Palomba
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Índice
- O que é o RECOVER?
- Por que precisamos disso?
- O desafio de coletar requisitos
- A solução do RECOVER
- Como o RECOVER funciona?
- O que isso traz para os engenheiros de requisitos?
- Testando o RECOVER
- Verificação de precisão
- Qualidade das saídas
- Um dia na vida com o RECOVER
- O valor da automação
- Limitações do RECOVER
- Olhando para o futuro
- Conclusão: Um novo companheiro para engenheiros de requisitos
- Fonte original
- Ligações de referência
Requisitos é um termo chique para o que precisa ser feito para um sistema de software funcionar. Imagine trocar ideia com um amigo sobre o que ele quer em um novo jogo – é isso que a coleta de requisitos parece. Agora, imagine uma sala cheia de pessoas conversando sobre o que elas precisam de um sistema de software. É barulhento, várias ideias voando e é fácil ficar perdido. É aí que entra o RECOVER, uma nova ferramenta que tem como objetivo ajudar a dar sentido a toda essa conversa.
O que é o RECOVER?
RECOVER significa "Requirements EliCitation frOm conVERsations." Um pouco complicado, né? Mas vamos simplificar. É uma ferramenta projetada para ouvir Conversas entre partes interessadas, entender o que elas precisam e transformar essas necessidades em requisitos claros.
Quando as pessoas falam sobre o que querem de um sistema, geralmente compartilham insights úteis, mas passar por tudo isso manualmente pode ser uma dor de cabeça. É aí que o RECOVER entra em ação para fazer o trabalho pesado.
Por que precisamos disso?
No mundo tecnológico acelerado de hoje, a coleta de requisitos é fundamental. Se você perder detalhes importantes, o produto final de software pode ficar completamente fora do alvo. Ninguém quer um sistema que não consegue atender nem às necessidades básicas, certo? Além disso, os humanos podem facilmente deixar passar coisas ou distorcer fatos, levando a erros. Então, automatizar esse processo é uma grande vantagem.
O desafio de coletar requisitos
Pense assim: ao coletar requisitos, há dois problemas principais. Primeiro, é demorado. Você tem que ficar em reuniões e discussões, tentando anotar tudo – e acredite, isso não é nada fácil.
Segundo, os humanos são propensos a erros. Já ouviu algo errado em uma festa? Imagine isso acontecendo em uma reunião sobre o que seu software deve fazer. Não é exatamente inspirador! Então, precisamos de uma maneira inteligente de minimizar essas complicações.
A solução do RECOVER
Então, o que o RECOVER realmente faz? Ele usa Processamento de Linguagem Natural, que é basicamente uma forma de os computadores entenderem a linguagem humana. Pense nisso como ensinar um bebê a ouvir todo mundo na sala e entender o que eles realmente querem dizer. Ele lida com duas tarefas principais: identificar requisitos nas conversas e gerar esses requisitos em um formato claro.
Como o RECOVER funciona?
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Classificação das falas: O RECOVER escuta trechos de conversas (como frases individuais) e decide se contêm informações úteis sobre requisitos. Ele atua como um filtro, deixando passar apenas as informações relevantes.
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Processamento de informações: Depois de identificar o que pode ser um requisito, o RECOVER limpa as informações. Ele descarta detalhes que não agregam valor e organiza o que sobrou, muitas vezes usando formatos de pergunta e resposta. Isso facilita as etapas seguintes.
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Geração de requisitos: Por fim, ele usa um grande modelo de linguagem para criar requisitos claros e concisos com base nas informações processadas. Depois de todo esse filtro e organização, ele pode gerar uma lista organizada de requisitos para o projeto de software.
O que isso traz para os engenheiros de requisitos?
O principal é que o RECOVER visa economizar um bom tempo e esforço no processo de coleta de requisitos. Isso dá aos engenheiros mais espaço para focar nos detalhes do que construir. Pense nisso como um assistente confiável garantindo que você tenha tudo o que precisa sem a bagunça irritante.
Testando o RECOVER
Para ver como o RECOVER funciona, um estudo foi realizado. Engenheiros de requisitos experientes foram convidados para avaliar seu desempenho. Eles analisaram se o RECOVER conseguia encontrar requisitos nas conversas e quão bem ele os gerava.
Verificação de precisão
Ao testar o RECOVER, os engenheiros primeiro categorizaram trechos de conversas como contendo requisitos relevantes ou não. A ideia era ver quantas vezes o RECOVER acertou. Parece que ele se saiu muito bem! Conseguia identificar informações relevantes com uma taxa de sucesso notável.
Qualidade das saídas
Depois de identificar os trechos, o RECOVER gerou requisitos do sistema. Os engenheiros avaliaram a qualidade desses requisitos com base em três fatores principais:
- Corretude: Os requisitos gerados refletiam com precisão o que foi discutido?
- Completação: Ele capturou tudo o que precisava ser mencionado?
- Ação: Os requisitos eram claros o suficiente para guiar os próximos passos no desenvolvimento?
No geral, os engenheiros concordaram que o RECOVER fez um trabalho sólido. Cerca de 72% deles acharam que os requisitos gerados estavam corretos, enquanto 64% sentiram que capturaram tudo o que foi discutido.
Um dia na vida com o RECOVER
Imagine ser um engenheiro de requisitos. Você começa seu dia com uma longa lista de reuniões onde as partes interessadas discutem suas necessidades. Em vez de anotar tudo como um louco, você ativa o RECOVER.
Enquanto as conversas rolam, o RECOVER trabalha em segundo plano. No final do dia, você recebe uma lista organizada de requisitos. Você pode passar seu tempo revisando essa lista em vez de se afogar no caos da conversa bruta.
O valor da automação
A beleza da automação é que ela tira o trabalho braçal do processo, permitindo que os engenheiros canalizem sua expertise onde mais precisam. Claro, a tecnologia não é perfeita, e alguns problemas ainda podem acontecer. Mas, no geral, reduzir a carga sobre os engenheiros pode levar a resultados de projetos mais rápidos e eficazes.
Limitações do RECOVER
Mas nem tudo são flores. Embora o RECOVER seja impressionante, ainda tem espaço para melhorias. Às vezes, ele pode pegar detalhes irrelevantes, confundindo-se com o barulho das conversas. E, embora sua taxa de recuperação seja alta, ele pode sofrer com problemas de precisão, perdendo detalhes específicos que poderiam melhorar os requisitos.
Olhando para o futuro
O RECOVER não é apenas uma ferramenta para usar uma vez. O plano é continuar refinando suas capacidades. Esforços futuros podem envolver a exploração de algoritmos ainda mais complexos, adaptação a diferentes estilos de conversa e melhoria de como contextualiza informações.
Conclusão: Um novo companheiro para engenheiros de requisitos
Resumindo, o RECOVER mostra grande potencial em transformar o trabalho maçante de coletar requisitos em uma tarefa mais gerenciável. Com sua capacidade de filtrar o barulho, processar informações importantes e gerar requisitos claros, é como ter um novo companheiro pronto para ajudar os engenheiros em suas missões diárias.
Então, da próxima vez que você pensar sobre o complicado mundo da engenharia de requisitos, lembre-se do RECOVER. Ele está aqui para ajudar, garantindo que você não precise carregar todo o peso sozinho. Agora, vai lá e deixa o RECOVER fazer o trabalho pesado enquanto você relaxa com uma xícara de café!
Título: RECOVER: Toward the Automatic Requirements Generation from Stakeholders' Conversations
Resumo: Stakeholders' conversations in requirements elicitation meetings contain valuable information, but manually extracting system requirements from these discussions is a time-consuming and labor-intensive task, and there is a risk of errors and the introduction of biases. While current methods assist in summarizing conversations and classifying requirements based on their nature, there is a noticeable lack of approaches capable of both identifying requirements within these conversations and generating corresponding system requirements. These approaches would significantly reduce the burden on requirements engineers, reducing the time and effort required. They would also support the production of accurate and consistent requirements documentation. To address this gap, this paper introduces RECOVER (Requirements EliCitation frOm conVERsations), a novel requirements engineering approach that leverages NLP and foundation models to automatically extract system requirements from stakeholder interactions. The approach is evaluated using a mixed-method research design that combines statistical performance analysis with a user study involving requirements engineers. First, at the conversation turn level, the evaluation measures RECOVER's accuracy in identifying requirements-relevant dialogue and the quality of generated requirements in terms of correctness, completeness, and actionability. Second, at the entire conversation level, the evaluation assesses the overall usefulness and effectiveness of RECOVER in synthesizing comprehensive system requirements from full stakeholder discussions. The evaluation shows promising results regarding the performance of RECOVER, as the generated requirements exhibit satisfactory quality in their correctness, completeness, and actionability. Moreover, the results show the potential usefulness of automating the process of eliciting requirements from conversation.
Autores: Gianmario Voria, Francesco Casillo, Carmine Gravino, Gemma Catolino, Fabio Palomba
Última atualização: 2024-11-29 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.19552
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19552
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://github.com/shankarpandala/lazypredict
- https://fasttext.cc/
- https://github.com/bhavitvyamalik/DialogTag
- https://github.com/acmsigsoft/EmpiricalStandards
- https://github.com/RELabUU/REConSum/tree/main/data
- https://www.latex-project.org/
- https://tug.ctan.org/info/lshort/english/lshort.pdf
- https://www.tug.org
- https://www.tug.org/texlive/
- https://template-selector.ieee.org/
- https://www.latex-community.org/
- https://tex.stackexchange.com/
- https://journals.ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/sites/7/IEEE-Math-Typesetting-Guide.pdf
- https://journals.ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/sites/7/IEEE-Math-Typesetting-Guide-for-LaTeX-Users.pdf
- https://mirror.ctan.org/biblio/bibtex/contrib/doc/
- https://www.michaelshell.org/tex/ieeetran/bibtex/
- https://www.ams.org/arc/styleguide/mit-2.pdf
- https://www.ams.org/arc/styleguide/index.html