Automatic Software Process Modelling from Textual Software Requirements

Abstract

An automatically finding of software requirements specification (SRS) from software requirements is a problem in requirement engineering. This is because this task becomes a time-consuming and labor-intensive in system analysis and design stage, when it is manually working on a large scale of textual software requirements. Therefore, this work aims to present a method of automatically extracting scenarios from textual software requirements written with English, where a scenario is a narrative of actions of each user (called actor) in a software. After extracting “actor” and its “actions” from textual software requirements, those will be modelled as software process. The main mechanisms of the proposed method are natural language processing (NLP) techniques. After testing actor extraction by recall, precision, and F-measure, the results are 1.00, 0.67 and 0.8 respectively. Meanwhile, extracting of actor’s actions evaluated by recall, reveals the recall score of 0.88. Although the result in term of precision score is quite poor, the proposed method may still return the satisfactory results in term of recall. By doing so, it may provide a substantial saving for major software development of an organization, especially in developing a software from large and complex software requirements.

การระบุข้อกำหนดซอฟต์แวร์อัตโนมัติ (Software Requirements Specification: SRS) จากเอกสารความต้องการซอฟต์แวร์เป็นปัญหาอย่างหนึ่งในวิศวกรรมความต้องการ (Requirement Engineering) เนื่องจากว่างานในรูปแบบนี้เป็นงานที่ต้องใช้เวลานานและใช้แรงงานอย่างมากในขั้นตอนการวิเคราะห์และออกแบบระบบ โดยเฉพาะถ้าหากเป็นการทำงานด้วยมือกับเอกสารความต้องการของระบบซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ ดังนั้น ในงานวิจัยฉบับนี้จึงมุ่งเน้นในการนำเสนอกระบวนการในการสกัดซีนาริโอจากเอกสารความต้องการซอฟต์แวร์ที่เป็นภาษาอังกฤษแบบอัตโนมัติ เมื่อซีนาริโอในที่นี้คือลำดับการกระทำ (Action) ของแต่ละผู้กระทำ (Actor) ในซอฟต์แวร์หนึ่งๆ ซึ่งหลังจากสกัดผู้กระทำและการกระทำได้แล้วจะถูกจำลองเป็นกระบวนการของซอฟต์แวร์ (Software process) โดยเครื่องมือหลักที่ใช้ในกระบวนการที่นำเสนอคือเทคนิคของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing Techniques) หลังจากทดสอบการสกัดผู้กระทำจากเอกสารความต้องการซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติด้วยค่าความระลึก ค่าความแม่นยำ และค่าเอฟ ปรากฎว่าให้ผลลัพธ์ที่ 1.00, 0.67 และ 0.8 ตามลำดับ ในขณะที่การทดสอบการสกัดการกระทำของแต่ละผู้กระทำจากเอกสารความต้องการซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติพบว่าให้ค่าความระลึกที่ 0.88 แม้ว่าผลลัพธ์ที่ได้ในเทอมของค่าความแม่นยำจะค่อนข้างต่ำ แต่ก็ให้ผลลัพธ์ในเทอมของค่าความระลึกที่น่าพอใจ ด้วยการทำเช่นนี้ ก็น่าจะช่วยให้เกิดความประหยัดในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของแต่ละองค์กร โดยเฉพาะในการพัฒนาซอฟต์แวร์จากความต้องการระบบขนาดใหญ่และซับซ้อน