Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural

Autores
Hadad, Graciela Dora Susana; Sebastián, Alberto
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las inspecciones han probado ser de gran eficacia en la detección de defectos en código fuente, por lo que esta técnica se ha adaptado para verificar modelos elaborados en el proceso de especificar requisitos. La literatura ha propuesto algunas variantes de inspección en el modo de detectar defectos en estos modelos, sin embargo, los estudios empíricos realizados no alcanzan para establecer qué variante puede ser más apropiada en determinadas situaciones, en función de la calidad exigida y tiempos disponibles. Dado el uso frecuente de modelos escritos en lenguaje natural en el proceso de requisitos, se ha llevado a cabo un experimento para comparar la eficiencia y eficacia de tres variantes de inspección aplicadas a 5 modelos léxico. Los resultados obtenidos permiten establecer una aproximación inicial en cuanto a que la variante basada en la lectura constructiva detecta un número superior de defectos, principalmente omisiones y ambigüedades, aunque insumiendo más tiempo.
XVI Workshop Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Verificación
Inspecciones
Ingeniería de Requisitos
Modelos en Lenguaje Natural
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/91096
Acceder
id SEDICI_f19d9b4c84a8892f8f53b5363ae8dd4d
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/91096
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje naturalHadad, Graciela Dora SusanaSebastián, AlbertoCiencias InformáticasVerificaciónInspeccionesIngeniería de RequisitosModelos en Lenguaje NaturalLas inspecciones han probado ser de gran eficacia en la detección de defectos en código fuente, por lo que esta técnica se ha adaptado para verificar modelos elaborados en el proceso de especificar requisitos. La literatura ha propuesto algunas variantes de inspección en el modo de detectar defectos en estos modelos, sin embargo, los estudios empíricos realizados no alcanzan para establecer qué variante puede ser más apropiada en determinadas situaciones, en función de la calidad exigida y tiempos disponibles. Dado el uso frecuente de modelos escritos en lenguaje natural en el proceso de requisitos, se ha llevado a cabo un experimento para comparar la eficiencia y eficacia de tres variantes de inspección aplicadas a 5 modelos léxico. Los resultados obtenidos permiten establecer una aproximación inicial en cuanto a que la variante basada en la lectura constructiva detecta un número superior de defectos, principalmente omisiones y ambigüedades, aunque insumiendo más tiempo.XVI Workshop Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática2019-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf737-746http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/91096spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-688-377-1info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/90359info: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:UNLP2025-09-03T10:51:21Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/91096Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:51:21.745SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
title Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
spellingShingle Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
Hadad, Graciela Dora Susana
Ciencias Informáticas
Verificación
Inspecciones
Ingeniería de Requisitos
Modelos en Lenguaje Natural
title_short Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
title_full Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
title_fullStr Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
title_full_unstemmed Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
title_sort Inspecciones para mejorar la calidad de modelos en lenguaje natural
dc.creator.none.fl_str_mv Hadad, Graciela Dora Susana
Sebastián, Alberto
author Hadad, Graciela Dora Susana
author_facet Hadad, Graciela Dora Susana
Sebastián, Alberto
author_role author
author2 Sebastián, Alberto
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Verificación
Inspecciones
Ingeniería de Requisitos
Modelos en Lenguaje Natural
topic Ciencias Informáticas
Verificación
Inspecciones
Ingeniería de Requisitos
Modelos en Lenguaje Natural
dc.description.none.fl_txt_mv Las inspecciones han probado ser de gran eficacia en la detección de defectos en código fuente, por lo que esta técnica se ha adaptado para verificar modelos elaborados en el proceso de especificar requisitos. La literatura ha propuesto algunas variantes de inspección en el modo de detectar defectos en estos modelos, sin embargo, los estudios empíricos realizados no alcanzan para establecer qué variante puede ser más apropiada en determinadas situaciones, en función de la calidad exigida y tiempos disponibles. Dado el uso frecuente de modelos escritos en lenguaje natural en el proceso de requisitos, se ha llevado a cabo un experimento para comparar la eficiencia y eficacia de tres variantes de inspección aplicadas a 5 modelos léxico. Los resultados obtenidos permiten establecer una aproximación inicial en cuanto a que la variante basada en la lectura constructiva detecta un número superior de defectos, principalmente omisiones y ambigüedades, aunque insumiendo más tiempo.
XVI Workshop Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description Las inspecciones han probado ser de gran eficacia en la detección de defectos en código fuente, por lo que esta técnica se ha adaptado para verificar modelos elaborados en el proceso de especificar requisitos. La literatura ha propuesto algunas variantes de inspección en el modo de detectar defectos en estos modelos, sin embargo, los estudios empíricos realizados no alcanzan para establecer qué variante puede ser más apropiada en determinadas situaciones, en función de la calidad exigida y tiempos disponibles. Dado el uso frecuente de modelos escritos en lenguaje natural en el proceso de requisitos, se ha llevado a cabo un experimento para comparar la eficiencia y eficacia de tres variantes de inspección aplicadas a 5 modelos léxico. Los resultados obtenidos permiten establecer una aproximación inicial en cuanto a que la variante basada en la lectura constructiva detecta un número superior de defectos, principalmente omisiones y ambigüedades, aunque insumiendo más tiempo.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/91096
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/91096
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-688-377-1
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/90359
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
737-746
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260394166452224
score 13.13397

Publicaciones similares