Surfacing ambiguity in natural language requirements

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Anforderungsdokumente werden oft in natürlicher Sprache verfasst, was zwar benutzerfreundlich ist, jedoch auch zu Mehrdeutigkeiten führt. Diese Dissertation behandelt die Erkennung solcher Mehrdeutigkeiten in natürlichsprachlichen Anforderungen, um Softwarefehlverhalten durch Fehlinterpretationen zu vermeiden. Es werden mehrere empirisch validierte Techniken zur Aufdeckung von Mehrdeutigkeiten vorgestellt, die die Anforderungsanalyseprozesse unterschiedlicher Reifegrade verbessern können. Zudem wird ein Ansatz zur Entwicklung zusätzlicher Techniken vorgeschlagen, falls die vorhandenen nicht geeignet sind. Die Dissertation bietet neue Erkenntnisse über die Probleme, die durch Defekte entstehen, wenn formale Spezifikationen aus informellen Anforderungsformulierungen abgeleitet werden. Darüber hinaus wird ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Facetten von Mehrdeutigkeit vermittelt, um die derzeit uneinheitliche Verwendung des Begriffs in der Literatur zu klären.