Estudo comparativo de tecnologias de processamento de linguagem natural para avaliação de histórias de usuário

Abstract

Histórias de usuário são as representações das necessidades de um usuário e são utilizadas para facilitar o entendimento entre a equipe de negócios e a equipe de desenvolvimento para obter um maior acerto no desenvolvimento do produto com base na especificação. Porém, devido ao fato de serem escritas de maneira simples e curtas, diversas vezes podem causar dúvidas no momento da implementação. Sendo assim, é necessário encontrar uma forma de automatizar a avaliação dessas histórias afim de obter uma maior completude, uniformidade e consistência. Se tratando de automatização, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial capaz de compreender automaticamente línguas humanas naturais capaz de automatizar diversos processos, porém devido ao alto número de tecnologias de PLN presente hoje no mercado, ainda é necessário compará-las para que seja possível aferir qual tecnologia possui, por exemplo, uma maior exatidão em seus processamentos, melhor performance e qual é a mais adequada no contexto de histórias de usuário. O presente trabalho pretende realizar uma análise comparativa entre soluções de PLN para a avaliação de histórias de usuário.

User Stories are representations of a user's needs and are used to help the understanding between the business team and the development team to achieve greater accuracy in product development based on the specification. However, due to the fact that they are written in a simple and short way, they can often cause doubts at the time of implementation. Therefore, it is necessary to find a way to automate the evaluation of these stories in order to obtain greater completeness, uniformity and consistency. When it comes to automation, Natural Language Processing (NLP) is a subarea of artificial intelligence capable of automatically understanding natural human languages capable of automating several processes, but due to the high number of NLP technologies present on the market, it is still necessary to compare them so that it is possible to assess which technology has, for example, greater accuracy in its processing, better performance and which is the most appropriate in the context of user stories. The present work intends to carry out a comparative analysis between NLP solutions for the evaluation of user stories.