Controlled Natural Language for Requirements Specification: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Requirements are critical artifacts of the software development life-cycle. They express capabilities that the system should provide, guiding both the development and testing process. Given their significance, requirements specification has attracted the interest of researchers and practitioners in recent years. Requirements specification is an activity where requirements are specified, i.e., documented. In this context, Controlled Natural Languages (CNL) were proposed as a compromise between the ambiguity of natural language and the complexity of formal languages. CNLs enable the specification of requirements using accurate statements that can be processed automatically, while remaining understandable by stakeholders. In this article, we perform a Systematic Literature Review (SLR) to identify, categorize, and compare CNL approaches for requirements specification. The SLR covers 133 primary studies published between 2000 and 2024. We evaluate them according to seven dimensions: context, scope, targeted requirements types, specification technique, tool support, validation method, and adoption. We provide a categorization framework that summarizes the evaluated dimensions, and we identify directions for future research. Our main results reveal: (1) four types of CNL: standalone templates, requirement patterns, elementary templates, and linguistic rules, (2) limited support for automated tools and domain vocabulary usage, and (3) lack of validation through case studies and limited adoption for the majority of approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».