Онтологический подход к интеллектуальной поддержке инженерии требований при гибкой разработке программных продуктов

Abstract

В статье представлен онтологический подход к интеллектуальной поддержке инженерии требований при гибкой разработке программных продуктов. Предлагаемая вниманию онтологическая модель объединяет онтологию информационной поддержки инженерии требований и онтологию предметной области разрабатываемого программного продукта. В рамках предлагаемого подхода требования анализируются как логические утверждения о предметной области разрабатываемого программного продукта. Также предлагается метод извлечения и анализа требований из формулировок на естественном языке. Дается описание разработанного прототипа системы поддержки принятия решений. Представленный подход предполагает совместное использование нескольких OWL-файлов, которые позволяют представить знания о проекте, предметной области проекта и о семантических отношениях между ключевыми элементами предложений с требованиями (акторах, действиях и объектах). Для построения и тестирования онтологий использована среда Protégé 5.2. Система поддержки принятия решений написана на языке Python. The work presents the ontological approach to the intelligent support of requirements engineering with the agile software development. An ontological model is proposed that combines ontology for information support of requirements engineering and ontology of the application domain. The requirements are analyzed as logical statements about the subject area of the software product being developed. A method is also proposed for extracting and analyzing requirements from natural language formulations. The description of the developed prototype of the decision support system is given. The presented approach involves the joint use of several OWL files that enables presenting knowledge about the project, the application domain and the semantic relations between the key elements of the proposals with the requirements (actors, actions and objects). Protégé 5.2 is used to work with ontology. The decision support system is written in Python.