ABSTRACT Currently, the software development industry presents challenges for processing business information, specifically that contained in textual documents. In the process of software requirements elicitation, a potential source of relevant information is business documents, since they can facilitate the knowledge understanding about a domain, as well as know the evolution of a product. Despite its usefulness, requirements engineers do not always use it for their work because of time and costs involved. In this paper this problem is addressed and it is recognized through a systematic literature review, the potentiality of using Natural Language Processing (NLP) techniques to extract relevant textual information from business documents, and the utility of its representation in conceptual models. Starting from this, a semi automatic method of extracting information from business documents written in natural language in Spanish and its representation in a conceptual model is proposed. The method is supported in a reference methodological framework for Text Analytics projects, is based on NLP techniques, and the output is represented in a class diagram. The method was evaluated through a case study with software analysts in Medellin-Colombia, taking as input telecommunications resolution documents. The evaluation allows us to conclude that the model is a satisfactory approach to solving the problem, and some lines of work are identified to generalize a solution.

RESUMEN Actualmente la industria de desarrollo de software presenta grandes retos para el procesamiento de información de negocio, particularmente aquella contenida en documentos textuales. En el proceso de educción de requisitos de software una fuente potencial de información relevante son los documentos de negocio, pues a partir de éstos se puede facilitar la comprensión de conocimiento de un dominio, así como conocer la evolución de un producto. A pesar de su utilidad, los ingenieros de requisitos no siempre la usan para su labor por los tiempos y costos que implica. En el presente trabajo se aborda esta problemática y se reconoce por medio de una revisión sistemática, la potencialidad de usar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés) para extraer información textual relevante de documentos de negocio, y la utilidad de representarla en modelos conceptuales. A partir de esto, se propone un método semi-automático de extracción de información desde documentos de negocio escritos en lenguaje natural en español y su representación en un modelo conceptual. El método se soporta en un marco metodológico de referencia para proyectos de Analítica de Texto, se fundamenta en técnicas de NLP, y se representa la salida en un diagrama de clases. El método fue evaluado mediante un caso de estudio con analistas de software en Medellín-Colombia, tomando como entrada documentos de resolución de telecomunicaciones. La evaluación permite concluir que el modelo es una satisfactoria aproximación a solucionar el problema planteado mejorando el tiempo de procesamiento y manteniendo un nivel de interpretación similar al proceso manual.

The main objectives of this work were to isolate and identify the causal agents of sudden death syndrome (SDS) from samples collected in different Argentinean localities, to quantify its incidence, and to estimate yield losses. Two hundred and fifteen roots from plants with typical SDS foliar symptoms were analyzed. In order to perform pathogenicity tests, two bioassays were conducted in the greenhouse. Yield losses were estimated in a field trial located in Pergamino by quantification and comparison of yield of paired samples. Thirty-six percent of total roots (78 roots) presented signs of Fusarium, compatible with signs caused by SDS. Morphological studies allowed the identification of 35 isolates as F. tucumaniae and 18 as F. virguliforme. Other eight isolates could not be identified. All isolates that were inoculated reproduced typical SDS foliar symptoms. Significant differences were observed between healthy and diseased plants for 1000-grain weight and between potential and real yield (p<0.05). Average yield loss was 1514 kg/ha (range 192-3770 kg/ha). These results corroborated the distribution and predominance of F. tucumaniae and F. viguliforme in the area under study and its destructive potential.

Los objetivos de este trabajo fueron aislar e identificar los agentes causales del síndrome de la muerte súbita (SMS) en muestras provenientes de diferentes localidades de Argentina, y cuantificar la incidencia de la enfermedad y los daños causados a campo en el rendimiento. Se analizaron 215 raíces provenientes de plantas con síntoma foliares típicos de SMS para el aislamiento e identificación de los agentes causales. Para realizar las pruebas de patogenicidad se efectuaron dos bioensayos en invernáculo. Los daños fueron estimados en un ensayo a campo situado en Pergamino a través de la cuantificación del rendimiento de muestras apareadas. El 36% (78 raíces) de las raíces presentó signos de Fusarium, compatibles con los causantes de SMS. Los estudios morfológicos realizados permitieron identificar 35 aislamientos como F. tucumaniae y 18, como F. virguliforme. Otros ocho aislamientos no pudieron identificarse. Todos los aislamientos inoculados reprodujeron los síntomas foliares típicos de SMS. Se observaron diferencias entre el peso de mil granos de plantas sanas y de plantas enfermas y entre el rendimiento potencial y el real (p<0,05). Los daños promedio fueron de 1514 kg/ha (rango 192-3770 kg/ha). Los resultados obtenidos corroboraron la distribución y predominio de F. tucumaniae y F. viguliforme en el área estudiada y su potencial destructivo.