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dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorCamargo Mendoza, Jorge Eliecer
dc.contributor.authorTovar Onofre, Miguel Ángel
dc.date.accessioned2023-03-29T19:54:54Z
dc.date.available2023-03-29T19:54:54Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83672
dc.descriptionilustraciones
dc.description.abstractEl presente trabajo busca el desarrollo de un modelo computacional para la generación de diagramas UML a partir de historias de usuario en español, por medio de la aplicación de patrones gramaticales y procesamiento de lenguaje natural. Como conjunto de datos se tomaron diferentes conjuntos de historias de usuario traducidas al español y sus correspondientes diagramas generados manualmente. Los patrones aplicados fueron construidos con base en reglas establecidas para este proceso en idioma inglés, las cuales fueron adaptadas al idioma español y con base en los componentes extraídos, se construyen los diagramas. La evaluación del modelo computacional indica que es capaz de detectar los componentes como clases y actores, alcanzando un recall de hasta 0.8 en algunos casos. Sin embargo, presenta problemas de precisión al momento de extraer sus atributos, métodos o casos de uso, llegando a presentar valores inferiores a 0.1 en algunos componentes. Finalmente el modelo establece una base para guiar a los diseñadores y/o analistas en la implementación de proyectos de software. (Texto tomado de la fuente)
dc.description.abstractThe present work seeks to develop a computational model for the generation of UML diagrams from Spanish user stories by means of the application of grammatical patterns and natural language processing. Different sets of user stories translated into Spanish and their corresponding manually generated diagrams were taken as a dataset. The applied patterns were constructed based on rules established for this process in English language, which were adapted to Spanish language and based on the extracted components, the diagrams were constructed. The evaluation of the computational model indicates that it is capable of detecting components such as classes and actors, reaching a recall of up to 0.8 in some cases. However, it presents precision problems when extracting attributes, methods or use cases, presenting values lower than 0.1 in some components. Finally, the model establishes a basis to guide designers and/or analysts in the implementation of software projects.
dc.format.extentxvi, 95 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.titleGeneración de diagramas de clase y casos de uso a partir de historias de usuario utilizando procesamiento de lenguaje natural
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.publisher.programBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.contributor.researchgroupUnsecurelab Cybersecurity Research Group
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.description.methodsPara este trabajo, se solicitó a estudiantes de carreras a fines a la ingeniería de software, el análisis de distintos grupos de historias de usuario en español y la posterior generación manual de los diagramas de clase y casos de uso a partir de dicho análisis. De manera paralela, se aplicó procesamiento de lenguaje natural sobre las distintas historias de usuario con el fin de obtener sus características (Tokens, lemmas, etiquetas PoS) y de este modo, obtener mayor información sobre sus estructuras. Posteriormente, se construyeron reglas de patrones para la extracción de componentes UML con base en trabajos previos y las reglas gramaticales del idioma español, las cuales fueron aplicadas sobre las diferentes historias de usuario para la detección de los distintos componentes de los diagramas a construir, de acuerdo a la estructura gramatical de las mismas. Una vez extraídos, los componentes son organizados en un archivo de texto, el cual es procesado por un generador automático de diagramas UML y de este modo, obtener los diagramas correspondientes a los diferentes grupos de historias de usuario. Para la evaluación de desempeño del modelo computacional, se realizó una comparación de los componentes encontrados de manera automática y los componentes obtenidos manualmente, teniendo en cuenta diferentes umbrales de similaridad entre los componentes para calcular la precisión, recall y F1 del modelo computacional, frente a la generación manual de diagramas UML partiendo de historias de usuario.
dc.description.researchareaIngeniería de Software
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombia
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeBogotá,Colombia
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.relation.referencesA. Batool, Y. Motla, B. Hamid, S. Asghar, M. Mukhtar, and M. Ahmed, “Comparative study of traditional requirement engineering and agile requirement engineering,” pp. 1006–1014, 01 2013.
dc.relation.referencesH. Gomaa, “Software modeling and design: Uml, use cases, patterns, and software architectures,” Software Modeling and Design: UML, Use Cases, Patterns, and Software Architectures, pp. 1–550, 01 2011.
dc.relation.referencesJ. Rumbaugh, G. Booch, and I. Jacobson, The Unified Modeling Language Reference Manual. Addison-Wesley, 2010.
dc.relation.referencesR. Lee, Artificial Intelligence in Daily Life. 01 2020.
dc.relation.referencesC. Narawita and K. Vidanage, “Uml generator – use case and class diagram generation from text requirements,” International Journal on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), vol. 10, p. 1, 01 2018.
dc.relation.referencesS. Vemuri, S. Chala, and M. Fathi, “Automated use case diagram generation from textual user requirement documents,” pp. 1–4, 04 2017.
dc.relation.referencesF. Gilson and C. Irwin, “From user stories to use case scenarios - towards a generative approach,” 12 2018.
dc.relation.referencesS. Nasiri, Y. Rhazali, M. Lahmer, and N. Chenfour, “Towards a generation of class diagram from user stories in agile methods,” Procedia Computer Science, vol. 170, pp. 831– 837, 01 2020.
dc.relation.referencesS. Nasiri, Y. Rhazali, M. Lahmer, and A. Adadi, “From user stories to uml diagrams driven by ontological and production model,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 12, 01 2021.
dc.relation.referencesA. M. Maatuk and E. A. Abdelnabi, “Generating uml use case and activity diagrams using nlp techniques and heuristics rules,” in International Conference on Data Science, E-Learning and Information Systems 2021, DATA’21, (New York, NY, USA), p. 271–277, Association for Computing Machinery, 2021.
dc.relation.referencesS. Ahmed, A. Ahmed, and N. U. Eisty, “Automatic transformation of natural to unified modeling language: A systematic review,” in 2022 IEEE/ACIS 20th International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA), pp. 112–119, 2022.
dc.relation.referencesE. A. Abdelnabi, A. M. Maatuk, and M. Hagal, “Generating uml class diagram from natural language requirements: A survey of approaches and techniques,” in 2021 IEEE 1st International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering MI-STA, pp. 288–293, 2021.
dc.relation.referencesM. H. Kassab, “The changing landscape of requirements engineering practices over the past decade,” 2015 IEEE Fifth International Workshop on Empirical Requirements Engineering (EmpiRE), pp. 1–8, 2015.
dc.relation.referencesI. K. Raharjana, D. Siahaan, and C. Fatichah, “User stories and natural language processing: A systematic literature review,” IEEE Access, vol. 9, pp. 53811–53826, 2021.
dc.relation.referencesG. Lucassen, F. Dalpiaz, J. M. Werf, and S. Brinkkemper, “The use and effectiveness of user stories in practice,” in Proceedings of the 22nd International Working Conference on Requirements Engineering: Foundation for Software Quality - Volume 9619, REFSQ 2016, (Berlin, Heidelberg), p. 205–222, Springer-Verlag, 2016.
dc.relation.referencesE. Btoush and M. Hammad, “Generating er diagrams from requirement specifications based on natural language processing,” International Journal of Database Theory and Application, vol. 8, pp. 61–70, 04 2015.
dc.relation.referencesE. Meryem, K. Nafil, and R. Touahni, “Automatic transformation of user stories into uml use case diagrams using nlp techniques,” Procedia Computer Science, vol. 130, pp. 42–49, 01 2018.
dc.relation.referencesA. Gupta, “Generation of multiple conceptual models from user stories in agile,” in REFSQ Workshops, 2019.
dc.relation.referencesY. Rigou, D. Lamontagne, and I. Khriss, “A sketch of a deep learning approach for discovering uml class diagrams from system’s textual specification,” 2020 1st International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET), pp. 1–6, 2020.
dc.relation.referencesT. Kochbati., S. Li., S. G´erard., and C. Mraidha., “From user stories to models: A machine learning empowered automation,” in Proceedings of the 9th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development - MODELSWARD,, pp. 28–40, INSTICC, SciTePress, 2021.
dc.relation.referencesF. Dalpiaz, “Requirements data sets (user stories),” 2018.
dc.relation.referencesF. Dalpiaz, A. Sturm, and P. Gieske, “Extraction of conceptual models: User stories vs. use cases,” 2020.
dc.relation.referencesA. N´ev´eol, H. Dalianis, S. Velupillai, G. Savova, and P. Zweigenbaum, “Clinical natural language processing in languages other than english: Opportunities and challenges,” Journal of biomedical semantics, vol. 9, p. 12, 03 2018.
dc.relation.referencesM. S. M. Suhaimin, M. H. A. Hijazi, R. Alfred, and F. Coenen, “Natural language processing based features for sarcasm detection: An investigation using bilingual social media texts,” in 2017 8th International Conference on Information Technology (ICIT), pp. 703–709, 2017.
dc.relation.referencesS. Elbasha, A. Elhawil, and N. Drawil, “Multilingual sentiment analysis to support business decision-making via machine learning models,” 12 2021.
dc.relation.referencesS. N. Group., “Stanza – a python nlp package for many human languages.” Accedido en 24-09-2022 a https://stanfordnlp.github.io/stanza/, 2020.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.lembIngeniería de la computación-enseñanzas, congresos, conferencias, etc.
dc.subject.lembComputer engineering - study and teaching - congresses
dc.subject.lembEstructura de datos (computadores)
dc.subject.lembData structure (computer science)
dc.subject.proposalReconocimiento de patrones
dc.subject.proposalUML
dc.subject.proposalModelos computacionales
dc.subject.proposalProcesamiento de lenguaje natural
dc.subject.proposalAprendizaje de maquina
dc.subject.proposalAnálisis de requerimientos
dc.subject.proposalHistorias de usuario
dc.subject.proposalPatterns recognition
dc.subject.proposalComputational models
dc.subject.proposalNatural language processing
dc.subject.proposalMachine learning
dc.subject.proposalRequirements analysis
dc.subject.proposalUser stories
dc.title.translatedGenerating class diagrams and use cases from user stories using natural language processing
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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