SILEGA, Nemury et al. An ontology-based approach to support the knowledge management of software quality standards. []. , 14, 3, pp.49-56. ISSN 1390-6542.  https://doi.org/10.29019/enfoqueute.946.

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Nowadays, the quality of software systems is crucial for companies to provide high-quality services and products. However, a wide number of software projects still fail. To increase the success probability of projects, it is suitable to adopting software quality standards to guide the process. However, standards are commonly described by means of natural language making difficult its analysis. For example, it is not easy to choose the most suitable standard according to the characteristics of a project. Furthermore, the usage of natural language hinders the automatic detection of inconsistencies and ambiguities. On the other hand, ontologies are an artificial intelligence technique that has been successfully used to represent and analyze knowledge in numerous domains because its capacity to enable the automatic validation and consistency checking of the represented information. This paper aims to present an ontology-based approach to describe and analyze software quality standards. Since this ontology can represent the knowledge of several standards, a reasoner may automatically validate the information and infer new knowledge. This ontology might support the reduction of conceptual ambiguity of standards descriptions and improve its understanding.

En la actualidad la calidad de los sistemas de software es crucial para que las empresas brinden servicios y productos de alta calidad. Sin embargo, un número importante de proyectos de software aún fallan. Para aumentar la probabilidad de éxito de los proyectos, es conveniente adoptar estándares de calidad de software que guíen el proceso. Sin embargo, los estándares se describen comúnmente por medio del lenguaje natural, lo que dificulta su análisis. Por ejemplo, no es fácil elegir el estándar más adecuado según las características de un proyecto. Además, el uso del lenguaje natural dificulta la detección automática de inconsistencias y ambigüedades. Por otro lado, las ontologías son una técnica de inteligencia artificial que se ha utilizado con éxito para representar y analizar el conocimiento en numerosos dominios debido a su capacidad para permitir la validación automática y la comprobación de la consistencia de la información representada. Este artículo tiene como objetivo describir una propuesta basada en ontologías para describir y analizar estándares de calidad del software. Dado que esta ontología puede representar el conocimiento de varios estándares, un razonador puede validar automáticamente la información e inferir nuevo conocimiento. Esta ontología podría apoyar en la reducción de la ambigüedad conceptual de las descripciones de estándares y mejorar su comprensión.

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