Problem of Incompleteness in Textual Requirements Specification
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F19%3A00333416" target="_blank" >RIV/68407700:21240/19:00333416 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=w7bk3BzHCwE=&t=1" target="_blank" >https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=w7bk3BzHCwE=&t=1</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0007978003230330" target="_blank" >10.5220/0007978003230330</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Problem of Incompleteness in Textual Requirements Specification
Popis výsledku v původním jazyce
In this contribution, we investigate the incompleteness problem in textual requirements specifications. Incompleteness is a typical problem that arises when stakeholders (e.g., domain experts) hold some information for generally known, and they do not mention it to the analyst. A model based on the incomplete requirements suffers from missing objects, properties, or relationships as we show in an illustrating example. Our presented methods are based on grammatical inspection, semantic networks (ConceptNet and BabelNet), and pre-configured data from on-line dictionaries. Additionally, we show how a domain model has to be used to reveal some missing parts of it. Our experiments have shown that the precision of our methods is about 60–82 %.
Název v anglickém jazyce
Problem of Incompleteness in Textual Requirements Specification
Popis výsledku anglicky
In this contribution, we investigate the incompleteness problem in textual requirements specifications. Incompleteness is a typical problem that arises when stakeholders (e.g., domain experts) hold some information for generally known, and they do not mention it to the analyst. A model based on the incomplete requirements suffers from missing objects, properties, or relationships as we show in an illustrating example. Our presented methods are based on grammatical inspection, semantic networks (ConceptNet and BabelNet), and pre-configured data from on-line dictionaries. Additionally, we show how a domain model has to be used to reveal some missing parts of it. Our experiments have shown that the precision of our methods is about 60–82 %.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 14th International Conference on Software Technologies
ISBN
978-989-758-379-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
323-330
Název nakladatele
SciTePress - Science and Technology Publications
Místo vydání
Porto
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
26. 7. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000572825100033