Extracción y clasificación de agentes KAOS desde requisitos textuales usando procesamiento de lenguaje natural

Abstract

Este artículo presenta un método para la identificación y clasificación de agentes, según su definición en el enfoque de objetivos KAOS, partiendo de especificaciones de requisitos en español. Se basa en trabajos previos en procesamiento de lenguaje natural para la obtención del diagrama de clases. El método comienza con el tokenizado del texto, etiquetando cada palabra en su contexto y eliminando palabras vacías. Luego, se deben tomar los sujetos de cada oración y se agregan a la lista de conceptos encontrados. Finalmente, se aplican tres reglas para refinar la lista de conceptos: basado en las ocurrencias y frecuencia de palabras, se eliminan conceptos infrecuentes, al igual que los conceptos inactivos; de acuerdo a los hiperónimos, si el concepto se relaciona con humanos, se clasifica como agente de ambiente, de otro modo, si se relaciona con entidades o artefactos, es un agente de software. El método muestra resultados satisfactorios, aunque algunas simplificaciones deben eliminarse como trabajo futuro.