Identificação de Inconsistências Linguísticas em Requisitos Funcionais utilizando Processamento de Linguagem Natural

Resumo

A clareza e a consistência dos requisitos de software são componentes críticos para o sucesso de projetos de desenvolvimento. A definição inadequada dos requisitos pode gerar ambiguidades e mal-entendidos que impactam negativamente as fases subsequentes do desenvolvimento, levando a falhas no produto final. Este estudo propõe uma metodologia inovadora que utiliza técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para identificar e classificar inconsistências linguísticas em requisitos funcionais de software. A pesquisa é guiada pelos critérios de idioma estabelecidos pela norma ISO/IEC/IEEE 29148:2018, que orienta boas práticas na escrita de requisitos.
O método proposto realiza uma análise sintática e semântica dos textos de requisitos, com o objetivo de detectar termos vagos, subjetivos e ambíguos que possam comprometer a clareza e a verificabilidade dos requisitos. Para isso, utiliza-se a biblioteca spaCy para a tokenização e análise de dependências, identificando relações gramaticais e o contexto de uso dos termos. Além disso, a metodologia inclui a avaliação da similaridade semântica, comparando os tokens dos requisitos com uma lista predefinida de palavras problemáticas, permitindo a detecção de termos que introduzem incertezas.
A ferramenta desenvolvida é capaz de identificar uma série de inconsistências, tais como design de implementação, linguagem subjetiva, pronomes vagos, termos ambíguos, declarações lógicas ambíguas, termos abertos e não verificáveis, frases comparativas, termos que implicam totalidade e lacunas. Cada uma dessas categorias é analisada para garantir que os requisitos sejam claros, específicos e verificáveis, minimizando o risco de problemas durante o desenvolvimento do software.
 Os resultados obtidos até o momento indicam que a metodologia proposta pode ser uma ferramenta para desenvolvedores e analistas de requisitos, ajudando a prevenir problemas que poderiam surgir devido a inconsistências linguísticas. A aplicação prática da ferramenta em ambientes reais de desenvolvimento de software pode contribuir  para a redução de erros e retrabalho, promovendo o desenvolvimento de sistemas mais robustos e eficientes.