QuOD: An NLP Tool to Improve the Quality of Business Process Descriptions

Ferrari, Alessio; Spagnolo, Giorgio Oronzo; Fiscella, Antonella; Parente, Guido

doi:10.1007/978-3-030-30985-5_17

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In this situation, it is not clear whether and how KS empirically contributes to the effective exploration of SPI knowledge, since individuals may not be willing to speak out and share solution knowledge that may reveal self-failures, expose self-weaknesses and disclose problematic work areas (Ghobadi and Mathiassen, 2016). Moreover, once implemented solutions are made available for replication in projects, they may soon become legacy processes (Ferrari et al, 2019) in projects due to the unique and dynamic nature of project development. In this situation, the effect of sharing existing solution knowledge and how the knowledge is effectively exploited in projects is empirically unknown.…”

Section: Integratedmentioning

confidence: 99%

An integrated model of the knowledge antecedents for exploring software process improvement success

Lee

Shiue

Chen

2020

JEIM

View full text Add to dashboard Cite

PurposeSoftware process improvement (SPI) is a knowledge activity that is critical to the excellence of information system development. This study observes two knowledge gaps in the quest for SPI success and proposes a research model that integrates existing knowledge antecedents to address these gaps. Based on organizational learning theory and the dynamic capability view, the proposed model consolidates a firm's absorptive capacity (AC), learning ability in terms of exploration and exploitation and knowledge sharing (KS), and it examines the contextual relationships among these knowledge antecedents on the path to SPI success.Design/methodology/approachA quantitative research design is implemented to examine the model with a sample of 138 SPI-certified organizations in Taiwan and Mainland China. The partial least squares (PLS) technique is used for the data analysis.FindingsThe results reveal the following findings. First, AC triggers the effect of exploration/exploitation on SPI success. Second, KS fosters exploitation but has an insignificant influence on exploration. Third, KS can promote AC, and it serves as the sourcing mechanism for all of the knowledge antecedents. Overall, an integrative set of knowledge learning routes is presented in guiding software firms on the way to SPI success.Originality/valueIn addition to identification of the two knowledge gaps, this study advances the authors’ understanding by comprehending the causal associations of the four knowledge antecedents on the way to SPI success.

show abstract

Section: Integratedmentioning

confidence: 99%

An integrated model of the knowledge antecedents for exploring software process improvement success

Lee

Shiue

Chen

2020

JEIM

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…O algoritmo alcançou uma média de 83,8% na identificação de conflitos. Uma das razões desse resultado é a análise do requisito em composições semânticas mais refinadas, pois o algoritmo lida com os requisitos no formato de tuplas.Outra estratégia para detectar ambiguidade e inconsistência nos requisitos é a criação de heurísticas Ferrari, Spagnolo et al (2019). criaram uma ferramenta Web com a implantação de um conjunto de regras linguísticas.…”

unclassified

Um processo de representação estruturada e validação de requisitos de software para mitigar problemas semânticos

Schnoeller dos Santos

View full text Add to dashboard Cite

Agradeço a todos que contribuíram, de forma direta ou indireta, com a construção desta tese. Apresento minha sincera gratidão, especialmente:Ao meu orientador, Prof. Dr. Ivan Luiz Marques Ricarte, por mais uma oportunidade de realizar a pesquisa sob sua orientação. Grata pela atenção e valiosos ensinamentos compartilhados que seguirei em toda minha trajetória profissional.Aos meus queridos pais, Diogenes de Souza Santos e Roseli Schnoeller Santos, pelos conselhos, paciência, encorajamento e o acolhimento em todas as fases da minha vida. Obrigada por abraçarem comigo minhas escolhas.Aos participantes da prova de conceito, que mesmo no enfrentamento da pandemia, reservaram um tempo para a avaliação da proposta desta pesquisa. Obrigada pelo comprometimento e os comentários de valor para o trabalho.Às empresas que fui colaboradora no decorrer do curso. À equipe da empresa Mupi, sou grata pelos aprendizados e incentivos que tive para a pesquisa. À Paula Rodrigues Furtado, pela confiança em meu trabalho e por me motivar em várias etapas deste trabalho. A Rafaely Carolina da Cruz, pela sua generosidade em me apoiar em uma das tarefas da pesquisa. Ao Henrique Meira Costa, pelas discussões que me agregaram novos conhecimentos, pela prontidão e sugestões que enriqueceram este trabalho. À equipe da empresa Hacklab, em especial ao Bruno Sousa Martin, pela oportunidade oferecida e compreensão nos períodos que exigiram minha dedicação para o desenvolvimento dos experimentos da pesquisa. À equipe da empresa Diletta Solutions pelo apoio na etapa final desta tese.Aos meus estimados amigos, que tenho profunda gratidão e respeito, pelo auxílio e companheirismo nesta jornada. Aos amigos que tive o privilégio de acompanhar desde o início do mestrado, sou grata pelos conselhos e os momentos que passamos juntos. À Franciene Duarte Gomes de Lima e Juan Fernando Galindo Jaramillo, por me ajudarem em várias etapas da pesquisa. À Dildre Georgiana Vasques e Gabriel Olivato, pela parceria nos projetos desenvolvidos e aprendizados em processamento de linguagem natural. À Carmen Pamela Rosales Sedano, por compartilhar seus conhecimentos, pela ajuda na elaboração do protótipo criado neste trabalho e sugestões de melhorias. Aos amigos que estão comigo desde meu período de estudos na graduação. À Samanta Branquinho de Lima e Virginia Trinca da Silva, minhas amigas de vida, por estarem presentes durante esses anos e me ampararem em minhas dificuldades. Ao William Toshio Nakagawa, por estar sempre disposto em ajudar e pela sua dedicação. Apresento aqui minha imensa admiração que tenho por vocês.A todos os colaboradores da Faculdade de Tecnologia -UNICAMP, pelo suporte que contribuíram para a realização desta pesquisa. Em especial, a Danielle Emanuelle Aparecida Ribeiro, pela sua prontidão e auxílio.Aos membros da banca examinadora, pela disponibilidade em avaliar esta tese e pelos comentários relevantes para aperfeiçoar a pesquisa.O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAP...

show abstract

Natural language requirements testability measurement based on requirement smells

Zakeri-Nasrabadi,

Parsa

2024

Neural Comput & Applic

View full text Add to dashboard Cite

QuOD: An NLP Tool to Improve the Quality of Business Process Descriptions

Cited by 3 publications

References 17 publications

An integrated model of the knowledge antecedents for exploring software process improvement success

An integrated model of the knowledge antecedents for exploring software process improvement success

Um processo de representação estruturada e validação de requisitos de software para mitigar problemas semânticos

Natural language requirements testability measurement based on requirement smells

Contact Info

Product

Resources

About