Automatizando Diagramas de Casos de Uso com PNL e ML

Diagramas de casos de uso automatizados são uma parte essencial do desenvolvimento de software. Esses diagramas ajudam a projetar e visualizar como um sistema vai funcionar com base nas histórias dos usuários. Histórias de Usuários são descrições simples do que os usuários querem do software. Usando Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Aprendizado de Máquina (ML), conseguimos criar esses diagramas automaticamente. Esse processo pode economizar muito tempo e esforço em comparação a fazê-lo manualmente.

#Importância dos Diagramas de Casos de Uso

Diagramas de casos de uso são usados na fase de planejamento do desenvolvimento de software. Eles mostram como os usuários interagem com o sistema e quais ações eles podem realizar. Quando um novo software está sendo desenvolvido, ter uma imagem clara de como ele vai funcionar é crucial. Ferramentas manuais para criar esses diagramas, como Visual UML ou Draw.io, podem tomar muito tempo. Uma pesquisa mostrou que muita gente acha tedioso fazer esses diagramas manualmente. Como resultado, há uma demanda significativa por automação nessa área.

#Desafios na Criação Manual de Diagramas

Criar diagramas de casos de uso manualmente traz desafios. Analistas de sistema precisam lembrar a forma correta de desenhar esses diagramas, o que pode levar a erros. Muitas pessoas que trabalham na área preferem não lidar com essas complexidades. Assim, automatizar o processo pode reduzir erros e acelerar o fluxo de trabalho.

#Método Proposto para Automação

A abordagem proposta para automatizar a geração de diagramas de casos de uso envolve várias etapas. Primeiro, precisamos corrigir quaisquer erros de ortografia ou gramática nas histórias dos usuários. Isso é importante porque erros podem causar problemas na compreensão do que o usuário precisa.

#Correção de Ortografia e Gramática

A primeira etapa do nosso processo é corrigir quaisquer erros no texto. Podemos usar uma ferramenta útil para identificar e corrigir esses erros. Essa ferramenta escaneia a história do usuário em busca de problemas de ortografia e gramática. Uma vez isso concluído, temos uma história do usuário limpa que pode ser analisada mais a fundo.

#Abordagem de NLP

Em seguida, usamos técnicas de NLP para dividir a história do usuário em partes gerenciáveis. Isso envolve segmentar o texto em frases e depois em palavras individuais. Por exemplo, uma frase como "Quero reservar um voo" seria dividida em palavras: [Eu], [quero], [reservar], [um], [voo]. Essa divisão detalhada nos ajuda a examinar cada palavra mais de perto.

Depois de separar o texto em palavras, precisamos analisar os papéis de cada palavra. Isso é chamado de etiquetagem de Parte do Discurso (POS). A etiquetagem de POS nos diz se uma palavra é um substantivo, verbo ou outro tipo de palavra. Entender esses papéis é chave para identificar elementos importantes na história do usuário.

#Identificando Atores e Casos de Uso

Uma vez que etiquetamos as palavras, analisamos suas relações. Esse processo é chamado de análise de dependência. Ele ajuda a entender quais palavras estão ligadas, fornecendo contexto para os componentes individuais. Por exemplo, na frase "O cliente reserva um voo", o sujeito (cliente), verbo (reserva) e objeto (voo) podem ser identificados.

A partir dessa análise, conseguimos encontrar os atores e casos de uso. Os atores são os usuários ou sistemas envolvidos, enquanto os casos de uso descrevem ações que podem ser realizadas. O próximo passo é organizar esses componentes identificados em um formato estruturado.

#Abordagem de ML para Filtragem de Casos de Uso

Depois de identificar atores e casos de uso, vamos um passo além com ML. O modelo de ML ajuda a filtrar casos de uso desnecessários ou irrelevantes. Isso é feito treinando o modelo com um conjunto de dados que mostra quais itens são casos de uso válidos.

Usando uma técnica simples de ML chamada classificador Naive Bayes, conseguimos tomar decisões sobre quais casos de uso manter e quais descartar. O resultado é uma lista refinada de casos de uso relevantes ligados aos atores identificados.

#Geração de Diagramas

Com os atores e casos de uso identificados e limpos, podemos passar para a etapa final: gerar o diagrama de casos de uso. Para essa tarefa, existem ferramentas específicas disponíveis que permitem a representação visual. Escolhemos uma ferramenta adequada com base em vários fatores, como facilidade de uso e capacidade.

Usando uma ferramenta como PlantUML, conseguimos criar facilmente um diagrama visual que mostra as relações entre os atores e seus respectivos casos de uso. Esse diagrama serve como um guia visual para desenvolvedores e partes interessadas, facilitando a compreensão de como o sistema opera.

#Resultados e Avaliação

O método proposto mostra potencial em gerar diagramas de casos de uso de forma eficaz. Testes iniciais usando um conjunto de histórias de usuários tiveram resultados positivos. Descobrimos que uma grande parte dos atores e casos de uso foi identificada corretamente. Embora houvesse alguns erros, a precisão geral foi aceitável.

No entanto, alguns desafios permanecem. A ferramenta para corrigir gramática às vezes tem dificuldades com erros de ortografia, levando a substituições inesperadas. Além disso, o modelo atualmente não identifica relacionamentos complexos, como condições especiais que podem ser necessárias em alguns casos.

#Opção de Edição Manual

Para resolver problemas potenciais, o sistema inclui uma opção de edição manual. Isso permite que os usuários façam ajustes nos diagramas gerados, se necessário. Eles podem adicionar ou remover atores e casos de uso, renomeá-los ou mudar suas conexões.

#Conclusão

Resumindo, propusemos um método para automatizar a criação de diagramas de casos de uso a partir de histórias de usuários. Usando NLP e ML juntos, conseguimos simplificar o processo e reduzir o tempo envolvido. Embora existam algumas limitações, a abordagem geral mostra grande potencial para melhorar a eficiência no desenvolvimento de software.

Com as ferramentas e técnicas adequadas, a geração de diagramas de casos de uso pode se tornar uma tarefa mais simples. O foco na automação desse processo aborda pontos problemáticos comuns enfrentados por analistas e desenvolvedores. Este trabalho marca um avanço no esforço contínuo para simplificar as práticas de desenvolvimento de software e aumentar a produtividade.