Kullanıcı hikayelerinden amaç modelleri oluşturma

Doğal dil (NL), daha az zaman ve enerji gerektirdiği için kullanıcı gereksinimlerini ifade etmek için kullanılır. Gereksinimleri toplamanın çeşitli yolları vardır ve kullanıcı hikayeleri yarı yapılandırılmış formata bir örnektir. Öğrenme ve anlama kolaylığı nedeniyle çevik yöntemlerde kullanıcı ihtiyaçlarını yakalamak için yaygın olarak kullanılırlar. Bununla birlikte, kullanıcı hikayeleri yeterince geniş olabilir ve bu da aralarındaki ilişkilerin okunmasını ve anlaşılmasını zorlaştırır. Bu tür ilişkiler, geliştiricilerin projenin yapısını anlamasını kolaylaştırır. Öte yandan hedef modelleri, hedefler arasında üst düzey bir perspektif ve açık ilişkiler sağlar, ancak oluşturulması zaman ve çaba gerektirir. İlk olarak, hedef modellerinin veri setini okumak ve anlamak için kullanışlılığını göstermek üzere bir deney gerçekleştiriyoruz. Bu tez, doğal dil işleme (NLP) tekniklerini uygulayarak bir dizi kullanıcı hikayesinden otomatik olarak bir hedef modeli oluşturmak için bir hedef modeli oluşturma aracı önermektedir. İlk olarak, kullanıcı hikayeleri kümesinde belirtilen roller, eylemler ve faydalar arasındaki ilişkileri korumak için bir dizi kullanıcı hikayesinden çıkarılan bilgileri bir grafik veritabanında ayrıştırıp saklıyoruz. Çizge veritabanındaki bilgileri kullanarak hedef model stratejilerini oluşturuyoruz, bu da düğümler ve kenarlar arasındaki bağlantıları görmemizi sağlıyor. NLP teknikleri ve çeşitli sezgisel yöntemler uygulayarak, insan yapımı modellere benzeyen hedef modelleri üretiyoruz. İkinci olarak, ArTu aracının hedef modellerin oluşturulmasını hızlandırıp hızlandırmadığını belirleyen hedef model oluşturma aracı için bir değerlendirmeye katkıda bulunuyoruz. Araçlı çizilmiş bir hedef model ile araçsız çizilmiş bir hedef model arasındaki zaman farkını değerlendirmek için çapraz bir deney gerçekleştiriyoruz. Bu deney bulgularını karşılaştırmak için çeşitli hipotezler ortaya koyduk. Deneysel veriler üzerinde yapılan çeşitli istatistiksel analizlerin sonuçlarını incelediğimizde, ArTu aracının hedef modelleri oluşturmak için gereken süreyi önemli ölçüde azalttığını görmekteyiz.