Banca de QUALIFICAÇÃO: GUILHERME PEREIRA PAIVA
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : GUILHERME PEREIRA PAIVA
DATA : 19/09/2024
HORA: 14:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a41ff2cb69fa243a6b21d7c62c2d411c9%40thread.tacv2/17249
TÍTULO:
Explorando LLMs para a Geração de Requisitos de Software a partir de Issues em Projetos de Código Aberto
PALAVRAS-CHAVES:
LLMs, Github Issues, Requisitos de Software.
PÁGINAS: 70
RESUMO:
Contexto: Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são amplamente reconhecidos por suas capacidades avançadas em Processamento de Linguagem Natural (PLN) e geração de texto. Estes modelos têm potencial para transformar práticas em Engenharia de Requisitos (ER), especialmente em projetos de código aberto, onde a elicitação de requisitos é um desafio complexo. Issues em repositórios de código aberto frequentemente contêm informações valiosas para a geração de requisitos de software. Objetivo: Este estudo visa investigar o uso de LLMs para a geração automatizada de requisitos de software a partir de issues de projetos de código aberto, bem como avaliar o impacto de diferentes técnicas de desenvolvimento de prompts na qualidade dos requisitos gerados. Método: A pesquisa foi conduzida em duas etapas principais: (1) Mineração de Repositórios de Software, onde issues foram extraídas de três repositórios de projetos de Machine Learning no GitHub, e (2) Geração de Requisitos utilizando LLMs, onde diferentes técnicas de prompt foram aplicadas para gerar e avaliar os requisitos a partir dos dados extraídos. Resultados: Foram gerados requisitos de software a partir das issues mineradas, e os resultados indicaram que técnicas específicas de engenharia de prompt, como Expert Few-Shot, proporcionaram melhorias na qualidade dos requisitos gerados, quando comparadas a técnicas mais simples como Zero-Shot Prompt. Conclusão: O uso de LLMs na Engenharia de Requisitos mostra-se promissor, especialmente quando combinado com técnicas avançadas de engenharia de prompt. A pesquisa contribui para o avanço das tecnologias de IA aplicadas à ER e demonstra o potencial de automatização no processo de geração de requisitos em projetos de código aberto.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1780217 - EDNA DIAS CANEDO
Interno - 3128249 - LUIS PAULO FAINA GARCIA
Externo à Instituição - RODRIGO PEREIRA DOS SANTOS - UNIRIO