Intelligent classification of SPI practices and evidences based on NLP and semantic similarity

Abstract

Melhoria de Processo de Software (MPS) consiste em um conjunto de mudanças nas empresas de desenvolvimento de software, que pode estar relacionado a criação ou melhoria de métodos, técnicas, processos e ferramentas. Iniciativas de MPS geralmente são realizados com base em um modelo de referência, como CMMI, ISO 9001, ISO 15504, entre outros. Um dos primeiros passos ao investir em iniciativas de SPI é o diagnóstico. Na maioria dos casos o diagnóstico é realizado manualmente, o que demanda maior esforço dos consultores. Além disso, um grande volume de dados é gerado e deve ser analisado, o que resulta em análises com certa subjetividade. Como não há ferramentas de automação para dar suporte a esse processo, o diagnóstico torna-se um processo desafiador. Este estudo tem como objetivo propor uma ferramenta inteligente denominada Coptic para classificação de evidências e práticas de MPS, utilizando Processamento de Língua Natural e Similaridade Semântica. Também propomos a Badge, que é uma ontologia de domínio que generaliza recursos de MPS do tipo que dizem “o que deve ser feito” e PStory, que é um modelo para escrita de evidências. A Ontologia Badge foi avaliada através de um grupo focal. Avaliamos o PStory por meio de um exercício e questionário com profissionais da indústria. Coptic foi avaliado através de um quasi-experimento com PStories avaliadas por profissionais da indústria. Como resultado, o Coptic apresentou resultados satisfatórios com o corpus inicial. Concluímos que Badge apresenta uma ontologia de domínio que difere das propostas relacionadas na literatura e tem valor para iniciativas de MPS. O PStory apresenta uma maneira simples de escrever evidências, e o Coptic fornece suporte para o processo de classificação de evidências e práticas de MPS. Palavras-chave: Coptic, Badge, PStory, Melhoria de Processo de Software.