Generation of business rules code from natural language

Gonçalves, Nuno Miguel Sousa

Publication

Generation of business rules code from natural language

2025-01-16Master thesis

datacite.subject.fos	Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática
dc.contributor.advisor	Valente, Pedro Dionísio
dc.contributor.advisor	Fermé, Eduardo Leopoldo
dc.contributor.author	Gonçalves, Nuno Miguel Sousa
dc.date.accessioned	2025-02-28T11:38:53Z
dc.date.available	2025-02-28T11:38:53Z
dc.date.issued	2025-01-16
dc.description.abstract	The coding of business rules (BR) is a critical task in information systems (IS) development, particularly within the typical model-view-controller (MVC) architecture. In this architecture, the controller (which includes business logic and BR) handles the flow of data between the view (user interface) and the model (database). Although implementing BR can be complex, time-consuming, and even daunting, current software development tools remain more focused on designing the user interface and the database. This emphasis is understandable, given the challenges of defining complex structures like classes or tables, as well as their relationships, attributes, and fields. However, an alternative approach lies in the domain of natural language processing (NLP). Natural language (NL) may offer a more suitable means of modeling BR, especially as citizen developers become increasingly involved in software development. With this perspective in mind, this thesis reviews the state of the art in generating BR code from NL. The study examined 604 articles through forward, backward, and lateral snowballing techniques, starting with four cornerstone papers and ultimately narrowing the field to 11 relevant articles. These selected articles propose solutions that leverage the semantics of business vocabulary and business rules (SBVR) or decision model and notation (DMN) as a "bridge" to produce code in object constraint language (OCL), entity-relationship (ER) diagrams, or extensible markup language (XML). Our findings suggest that while these solutions are valuable, they fall short of generating BR code in diverse programming languages such as C, Java, or Python. To address this gap, we aim to create a prototype that can effectively translate natural language into machine-readable code. This thesis is part of a larger project called "Hydra Code Generation Tool (HydraCGT)," which belongs to the Department of the University of Madeira – Office for the Development of Information Technology Applications (GDAI).	eng
dc.description.abstract	A codificação de regras de negócio (RN) é uma tarefa crítica no desenvolvimento de sistemas de informação (SI), especialmente dentro da arquitetura típica modelo-visão controlador (MVC). Nesta arquitetura, o controlador (que inclui a lógica de negócios e as RN) gerencia o fluxo de dados entre a visão (interface do usuário) e o modelo (banco de dados). Embora a implementação de RN possa ser complexa, demorada e até intimidadora, as ferramentas de desenvolvimento de software atuais continuam mais focadas no design da interface do usuário e do banco de dados. Essa ênfase é compreensível, dada a dificuldade de definir estruturas complexas como classes ou tabelas, além de seus relacionamentos, atributos e campos. No entanto, uma abordagem alternativa reside no domínio do processamento de linguagem natural (PLN). A linguagem natural (LN) pode oferecer um meio mais adequado para modelar RN, especialmente à medida que desenvolvedores cidadãos se tornam cada vez mais envolvidos no desenvolvimento de software. Com essa perspectiva em mente, esta tese revisa o estado da arte na geração de código de RN a partir de LN. O estudo examinou 604 artigos por meio de técnicas de "snowballing" para frente, para trás e lateral, começando com quatro artigos fundamentais e, por fim, reduzindo o campo para 11 artigos relevantes. Os artigos selecionados propõem soluções que aproveitam a semântica do vocabulário e das regras de negócio (SBVR) ou do modelo de decisão e notação (DMN) como uma "ponte" para produzir código em linguagem de restrição de objetos (OCL), diagramas de entidade relacionamento (ER) ou linguagem de marcação extensível (XML). Nossos resultados sugerem que, embora essas soluções sejam valiosas, elas não conseguem gerar código de RN em linguagens de programação diversas, como C, Java ou Python. Para abordar essa lacuna, buscamos criar um protótipo que possa efetivamente traduzir linguagem natural em código legível por máquina. Esta tese faz parte de um projeto maior chamado "Hydra Code Generation Tool (HydraCGT)", pertencente ao Departamento da Universidade da Madeira – Gabinete para o Desenvolvimento de Aplicações Informáticas (GDAI).	por
dc.identifier.tid	203899466
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10400.13/7183
dc.language.iso	eng
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject	Artificial intelligence
dc.subject	Natural language processing
dc.subject	Systems engineering
dc.subject	Business logic
dc.subject	Business rules
dc.subject	SBVR
dc.subject	OCL
dc.subject	DMN
dc.subject	BPMN
dc.subject	Inteligência artificial
dc.subject	Processamento de linguagem natural
dc.subject	Engenharia de sistemas
dc.subject	Lógica de negócios
dc.subject	Regras de negócio
dc.subject	Informatics Engineering
dc.subject	.
dc.subject	Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia
dc.title	Generation of business rules code from natural language	eng
dc.type	master thesis
dspace.entity.type	Publication
thesis.degree.name	Master in Informatics Engineering