El diseño de software
Enviado por cazul 9 • 25 de Noviembre de 2019 • Documentos de Investigación • 5.044 Palabras (21 Páginas) • 110 Visitas
INTRODUCTION
El diseño de software y las pruebas de software se conocen como algunas de
las áreas críticas clave en el ciclo de vida de desarrollo de software
lo que lleva una cantidad considerable de tiempo y costo para
proyecto de software básicamente en la fase de diseño del software.
El análisis del sistema es diseñar el software mediante el uso de varios
diagramas (UML) o gráficos basados en requisitos
especificación dada por el negocio. En el proceso actual de
diseñar un software casi todos los diseños son realizados por
manualmente utilizando una gran cantidad de esfuerzo humano y puede
tener algunos problemas de fiabilidad con el diseño.
Cuando se trata de la fase de prueba, es la última fase de
SDLC antes de entregar el software y en esta fase el software
Es una prueba contra los requisitos. Aquí generar casos de prueba es
una de las tareas principales y los probadores enfrentan muchos problemas cuando
generando casos de prueba como ambigüedad en los requisitos,
Se necesita mucho tiempo para leer y comprender el requisito
especificación etc. Al considerar todos esos problemas,
se le ocurrió una herramienta de diseño de software integrada que es
capaz de generar casos de uso, escenarios de usuario y casos de prueba
para el requisito dado
La especificación de alguna manera acelera la fase de diseño y prueba
del SDLC. Para que este documento proponga un enfoque para
generar diagramas UML, caso de prueba de escenarios de usuario de
requisitos de software expresados en lenguaje natural usando
Técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Básicamente, sistema
toma y procesa la especificación de requisitos como
entrada, luego use técnicas centrales de PNL como la oración
detector, tokenizer, etiquetador pos (parte del discurso) y Destokenizer con nuestros propios algoritmos para capturar y filtrar solo
partes necesarias de la especificación de requisitos dada.
Finalmente, el sistema produce salidas en tres formas, tales como UML
diagramas, escenarios de usuario y casos de prueba.
METODOLOGÍA
Para el dominio de esta investigación llevada a cabo hay
formas siempre limitadas de establecer un requisito. Por lo tanto, es un
cuestión de captar cada una de las formas posibles de indicar un
requisito. Pero el aumento en la matriz de gramática puede reducir
actuación. Para cada gramática que hemos definido, hay un
regla correspondiente que se aplicará para realizar el
extracción de actor y función. Ahí viene la regla
conjunto. Como resultado de este proyecto de investigación, el equipo de investigación
fue capaz de introducir algunos algoritmos nuevos para ser utilizados con
Abrir bibliotecas de PNL. El algoritmo es aplicable cuando el
El concepto de gramática está involucrado. La gramática se compone de
número múltiple de etiquetas con la secuencia esperada de Etiquetas
El algoritmo procesa una oración a la vez. Inicialmente el
algoritmo de coincidencia gramatical recibe una oración con todos los
las palabras son etiquetadas [5] por el POS Tagger [1]. La totalidad
La función se ejecuta en la parte superior de un bucle anidado que consta de dos
bucles anidados. El algoritmo tiene tres bucles en su interior, cada uno
está anidado al otro. En total, hace 5 bucles anidados para
entre sí y que contiene más de 13 condiciones en
Entre. Las gramáticas y las reglas se definen y almacenan en un
Dos conjuntos demenciales. Para cada gramática tenemos
definido, thers es una regla correspondiente. La regla contiene información e instrucciones a seguir cuando un particular
la gramática fue golpeada. La regla correcta para una gramática particular
siempre puede ser referido por el número de índice de la gramática.
La Figura 1 muestra cómo son los bucles mencionados anteriormente
anidado y la conexión y el propósito de cada bucle.
Teniendo en cuenta los 3 bucles dentro del algoritmo, el primer bucle
preocupaciones sobre el número de gramática que ahora se está
comparado, y el segundo bucle se refiere al tokenizado
oración etiquetada La oración simbólica es preparada por
tokenizar la oración etiquetada usando la PNL abierta
Tokenizer [3]. El tercer y último bucle se refiere a
etiquetas de valor múltiple si se define alguna en la gramática seleccionada.
Las etiquetas de valores múltiples son casos en los que la gramática indica, en
una posición de etiqueta particular si puede haber alguna
Etiquetas alternativas Esta técnica se agregó recientemente para mejorar
La eficiencia del algoritmo. Con el cheque de valores múltiples
técnica, pudimos reducir más de la mitad de la
gramáticas y número de reglas definidas en el método. Esta
La técnica también mejora la eficiencia general de todo
proceso.
Desde el primer bucle se refiere a las reglas de gramática
número, un incremento en una gramática única causaría un
gran cantidad de comparaciones dentro de los siguientes dos bucles.
Como valor promedio para una descripción con 12 oraciones, el
El algoritmo realiza 710 comparaciones para 22 gramáticas definidas.
Por lo tanto, la reducción en el número de gramáticas afecta a todos
Tres bucles internos directamente. Las etiquetas de valores múltiples son
identificado por el signo "/" entre dos etiquetas en una sola etiqueta
posición. La tasa de eficiencia se muestra a continuación en la Figura 1
y Figura 2. Las pruebas se llevaron a cabo probando
oraciones aleatorias como entrada para el programa. Prueba 1
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