Morais Ferreira, Davidvan Zwamen, PatricSchmitt, MaxBecker, MartinKelter, Udo2024-10-232024-10-2320200720-8928https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/45289In den frühen Phasen von Engineering Projekten müssen viele Informationen aus unterschiedlichsten Quellen erfasst, inspiziert und im aktuellen Projektkontext bewertet werden. Zumeist handelt es sich hierbei um Spezifikationen, Use-Cases, Benutzerdokumentation sowie sonstige Dokumente in natürlicher Sprache. Diese können entweder frei oder mit Hilfe von Satzschablonen formuliert sein. Die besondere Herausforderung besteht darin, relevante Informationen aus den frei formulierten Texten möglichst effizient zu extrahieren und zu interpretieren. Im Zuge der Digitalisierung gewinnt darüber hinaus der Aufbau von expliziten Domänenmodellen massiv an Bedeutung. Dies geht auch mit einer Zunahme an firmeninternen Artefakten und Verknüpfungen zwischen diesen einher. Die erforderlichen Inspektions-Arbeiten an den Dokumenten wurden bisher von Experten durchgeführt, die sowohl Erfahrung im Projektmanagement, RE und in der Domäne haben und damit für die Firmen relativ teuer sind. Dieser Artikel diskutiert Erfahrungen im Einsatz von NLP (Natural Language Processing) für die Qualitätsprüfung von Anforderungen, Aufbau von Domänenmodellen, Aufbau von Wiederverwendungsdatenbanken und Feature Extraktion.deRequirement EngineeringSpezifikationUse-CaseDomänenmodellInspektionNLPNatural Language ProcessingQualitätsprüfungFeature ExtraktionText/Conference Paper10.18420/swt40-1_08