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Cette revue systématique de la littérature examine l'intégration du traitement du langage naturel (NLP) dans l'ingénierie des exigences logicielles (SRE) de 1991 à 2023. En se concentrant sur l'amélioration des processus d'exigences logicielles grâce à l'innovation technologique, cette étude couvre un large éventail d'articles académiques, de communications lors de conférences, et de rapports de revues et de conférences clés, y compris des données de Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library et Clarivate. Notre méthodologie utilise à la fois des outils bibliométriques quantitatifs, tels que l'analyse des tendances des mots-clés et la cartographie thématique, et une analyse qualitative de contenu pour fournir une synthèse robuste des tendances actuelles et des futures directions. Les résultats rapportés soulignent le rôle essentiel des techniques de calcul avancées comme l'apprentissage machine, l'apprentissage profond, et les grands modèles de langage dans l'affinement et l'automatisation des tâches SRE. Cette revue met en évidence l'adoption progressive de ces technologies en réponse à la complexité croissante des systèmes logiciels, en soulignant leur potentiel significatif pour améliorer la précision et l'efficacité des pratiques d'ingénierie des exigences tout en pointant également les défis de l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et du NLP dans les flux de travail SRE existants. L'exploration systématique des contributions historiques et des tendances émergentes offre de nouvelles perspectives sur l'interaction dynamique entre les avancées technologiques et leurs applications pratiques dans l'SRE.
Necula et al. (Fri,) ont étudié cette question.