NLForSpec : uma ferramenta para geração de especificações formais a partir de casos de teste em linguagem natural

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LEITÃO, Daniel Almeida
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300000t42q
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2583
Resumo: Este trabalho propõe NLForSpec, uma ferramenta para geração de especificações formais a partir de casos de teste em Linguagem Natural. NLForSpec é parte de um projeto maior desenvolvido em parceria entre o CIn-UFPE e a Motorola, que tem como objetivo automatizar a seleção, geração e avaliação de casos de teste para aplicações de telefones móveis. Uma das principais tarefas desse projeto é atualizar automaticamente os requisitos a partir de casos de teste mais atuais. Nesse cenário, a ferramenta NLForSpec é responsável por gerar especificações na linguagem formal CSP (Communicating Sequential Processes) a partir de descrições de casos de teste. Essas especificações serão utilizadas como entrada no processo de atualização ou geração de documentos de requisitos a partir de casos de teste mais atuais. NLForSpec foi construída com base na arquitetura simbólica tradicional para interpretação de LN, e contém quatro bases de conhecimento (Léxico, Gramática de Casos, Ontologia e Base de Especificações CSP) e três módulos de processamento (POS-Tagging, Processamento Semântico e Geração de Casos de Teste Formais). NLForSpec apresentou um desempenho satisfatório em um estudo de caso realizado para o domínio de descrições de casos de teste para aplicações de Messaging da Motorola
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Nesse cenário, a ferramenta NLForSpec é responsável por gerar especificações na linguagem formal CSP (Communicating Sequential Processes) a partir de descrições de casos de teste. Essas especificações serão utilizadas como entrada no processo de atualização ou geração de documentos de requisitos a partir de casos de teste mais atuais. NLForSpec foi construída com base na arquitetura simbólica tradicional para interpretação de LN, e contém quatro bases de conhecimento (Léxico, Gramática de Casos, Ontologia e Base de Especificações CSP) e três módulos de processamento (POS-Tagging, Processamento Semântico e Geração de Casos de Teste Formais). 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