In den ersten beiden Blogs dieser Blog-Reihe haben wir uns mit den Begriffen NLP und NLU beschäftigt. Des Weiteren haben wir einige Tools vorgestellt, die NLP nutzen, um Texte zu zerstückeln und zu klassifizieren. Im heutigen Beitrag werden wir einige Anwendungsfelder von KI im Requirements Engineering untersuchen. Wir werden die verschiedenen Anwendungsfelder hintereinander vorstellen.

Anforderungen klassifizieren: 

Eine KI kann verwendet werden, um Anforderungen automatisch zu klassifizieren und zu priorisieren. Dies kann durch Machine-Learning-Algorithmen erreicht werden, die große Mengen von Anforderungen analysieren und kategorisieren können. Diese Algorithmen können beispielsweise Anforderungen nach Funktion, Leistung, Sicherheit oder Benutzerfreundlichkeit sortieren und somit die Arbeit des Requirements Engineers erleichtern. 

User Feedback Analyse: 

Im letzten Artikel aus unserer Blog-Serie zum Thema Künstliche Intelligenz und Requirements Engineering haben wir Ihnen NLP und NLU erklärt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige Tools vor, die NLP nutzen um Texte in ihre Bestandteile zu zerlegen.

Um die Funktionalitäten der Tools zu verstehen, muss man die grundlegenden Fähigkeiten, welche diese Tools bereitstellen können, erklären:

Stemming
Beim Stemming werden Wörter auf ihre Grund- oder Stammform reduziert, was normalerweise durch Entfernen von Anhängen wie -en, -t und -end erfolgt. Zum Beispiel wäre der Stamm von „laufen“ „lauf“. Stemming wird verwendet, um Textdaten zu normalisieren und die Dimensionalität des Merkmalraums zu reduzieren.