| dc.description.abstract | La construcción manual del modelo Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) a partir de la información
elicitada es una actividad central de la Ingeniería de Requisitos orientada al cliente, pero también
laboriosa y propensa a omisiones e inconsistencias. Este Trabajo Final de Carrera diseña e implementa
un prototipo funcional capaz de asistir en la construcción del LEL a partir de la transcripción de
entrevistas grabadas, empleando Inteligencia Artificial Generativa, específicamente Grandes Modelos
de Lenguaje (LLM).
El foco del trabajo es el prototipo y la evaluación de en qué medida la Inteligencia Artificial Generativa
mejora la construcción del LEL frente a su construcción utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural
(PLN) tradicional. Para ponerlo a prueba se define un Gold Standard de referencia —un LEL construido
manualmente que actúa como patrón de comparación— y se diseña la contrastación con tres enfoques:
dos líneas base (baselines) de PLN tradicional y un pipeline basado en LLM que extrae, clasifica y
describe los símbolos del LEL, con una etapa de auto-verificación. Como caso de muestreo principal se
emplea ecoFactory, una empresa real cuyo LEL fue construido manualmente y publicado por los autores
en el Workshop em Engenharia de Requisitos (WER 2024) a partir de entrevistas en las que los roles de
distintos usuarios fueron interpretados por un experto de dicha organización, y se lo complementa con
varios dominios adicionales para evaluar la generalidad del enfoque. El trabajo se apoya, además, en
una línea de trabajo previa de la Universidad de Belgrano que empleó PLN para construir un bosquejo
del LEL. | es_ES |
