Correcciones semánticas en métodos de estimación de completitud de modelos en lenguaje natural

Abstract

La Ingeniería de Requisitos tiene como objetivo producir requisitos de alta calidad, poniendo especial interés en la completitud de los modelos ela-borados. Establecer si la información elicitada y modelada es suficiente para construir un software que cubra las necesidades del cliente es una cuestión de difícil respuesta. Existen algunos intentos realizados en ese sentido, tal como una adaptación del método decaptura-recaptura para estimar el tamaño de mo-delos de requisitos escritos en lenguaje natural. Basados en dicho trabajo y con-siderando la naturaleza de estos modelos, proponemos introducir un análisis semántico previo a estimar el tamaño, dado que el método predictivo solo con-templa aspectos formales y cuantitativos. Dicho análisis semántico estudia la re-levancia, pertenencia, sinonimia y homonimia del contenido textual del modelo. Comparando los resultados estadísticos detrabajos precedentes contra los obte-nidos realizando correcciones semánticas, concluimos que estas son beneficio-sas para la estimación dela completitud de modelos en lenguaje natural.