Construcción semiautomática de un documento LEL utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural
- Autores
- Carrilao Ávila, Guillermo Federico
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Antonelli, Leandro
Hasperué, Waldo - Descripción
- Los analistas deben consumir y analizar una gran cantidad de información sobre el dominio y requerimientos de un proyecto para construir los diferentes documentos de ingeniería de software que se utilizan a lo largo del ciclo de vida de desarrollo. La calidad de estos documentos son de vital importancia para el éxito de un desarrollo e implica un gran esfuerzo por parte de los analistas. Por esta razón, esta tesis propone una herramienta que sea capaz de tamizar y sintetizar toda la información de un dominio de manera tal que asista a los analistas y facilite su trabajo. En este trabajo se busco facilitar el esfuerzo de construir documentos LEL, los cuales son glosarios que especifican de manera detallada cada elemento de un dominio (símbolos) y sus posibles relaciones entre si (impactos), con el objetivo de ser un nexo comunicativo entre los analistas y los clientes. Para lograr esto se implementó una solución semi-automatizada para crear documentos LEL a partir de texto ingresado por el usuario, donde la información que se toma como entrada debe contener detalles de requerimientos o de dominio de una aplicación. Finalmente el trabajo muestra los resultados del algoritmo de aprendizaje automático utilizado y el análisis comparativo de los resultados esperados con los obtenidos por la herramienta, donde se detalla el porqué de los errores y aciertos de los mismos.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Léxico Extendido del Lenguaje
Procesamiento de Lenguaje Natural
Algoritmos de Aprendizaje Automático - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/118992
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Construcción semiautomática de un documento LEL utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje naturalCarrilao Ávila, Guillermo FedericoCiencias InformáticasLéxico Extendido del LenguajeProcesamiento de Lenguaje NaturalAlgoritmos de Aprendizaje AutomáticoLos analistas deben consumir y analizar una gran cantidad de información sobre el dominio y requerimientos de un proyecto para construir los diferentes documentos de ingeniería de software que se utilizan a lo largo del ciclo de vida de desarrollo. La calidad de estos documentos son de vital importancia para el éxito de un desarrollo e implica un gran esfuerzo por parte de los analistas. Por esta razón, esta tesis propone una herramienta que sea capaz de tamizar y sintetizar toda la información de un dominio de manera tal que asista a los analistas y facilite su trabajo. En este trabajo se busco facilitar el esfuerzo de construir documentos LEL, los cuales son glosarios que especifican de manera detallada cada elemento de un dominio (símbolos) y sus posibles relaciones entre si (impactos), con el objetivo de ser un nexo comunicativo entre los analistas y los clientes. Para lograr esto se implementó una solución semi-automatizada para crear documentos LEL a partir de texto ingresado por el usuario, donde la información que se toma como entrada debe contener detalles de requerimientos o de dominio de una aplicación. Finalmente el trabajo muestra los resultados del algoritmo de aprendizaje automático utilizado y el análisis comparativo de los resultados esperados con los obtenidos por la herramienta, donde se detalla el porqué de los errores y aciertos de los mismos.Licenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaAntonelli, LeandroHasperué, Waldo2021-04-13info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/118992spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T11:00:05Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/118992Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 11:00:06.244SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Los analistas deben consumir y analizar una gran cantidad de información sobre el dominio y requerimientos de un proyecto para construir los diferentes documentos de ingeniería de software que se utilizan a lo largo del ciclo de vida de desarrollo. La calidad de estos documentos son de vital importancia para el éxito de un desarrollo e implica un gran esfuerzo por parte de los analistas. Por esta razón, esta tesis propone una herramienta que sea capaz de tamizar y sintetizar toda la información de un dominio de manera tal que asista a los analistas y facilite su trabajo. En este trabajo se busco facilitar el esfuerzo de construir documentos LEL, los cuales son glosarios que especifican de manera detallada cada elemento de un dominio (símbolos) y sus posibles relaciones entre si (impactos), con el objetivo de ser un nexo comunicativo entre los analistas y los clientes. Para lograr esto se implementó una solución semi-automatizada para crear documentos LEL a partir de texto ingresado por el usuario, donde la información que se toma como entrada debe contener detalles de requerimientos o de dominio de una aplicación. Finalmente el trabajo muestra los resultados del algoritmo de aprendizaje automático utilizado y el análisis comparativo de los resultados esperados con los obtenidos por la herramienta, donde se detalla el porqué de los errores y aciertos de los mismos. |
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