RE and AI.

A very interesting topic: Requirements Engineering meets Artificial Intelligence. Which use cases help to define and edit requirements? When do you welcome Pepper to your development team? Please have a look into Huberts application.

Articical Intelligence

Hubert trifft Pepper

Artificial intelligence, machine learning, algorithms and bots are important topics in the transition to a digital world. Intelligent software and robots are taking on more and more tasks that only humans could do in the past. What significance does artificial intelligence have for the labour market?

Articical Intelligence can be a driver of growth and prosperity. But it also means a change of processes in many professions. What specific applications are there for a requirements engineer who has to cope with increasing complexity in system or software development, maintain high quality standards and react quickly to market developments? Please have a look to application examples.

AI Basics

  • Making human intelligence
  • Simulations of intelligent behavior on the basis of predefined or learned patterns
  • Self-learning machines
  • Making decisions also on the basis of probabilities
  • AI can solve problems on its own and adapt its actions based on experience
  • Does not perceive feelings such as love, hate, fear or joy as a distinction from a person's thinking

Artificial neural networks

A neural network is a collection of individual information processing units. These so-called neurons are arranged in layers in a network architecture. Information flows from the input layer via one or more intermediate layers (hidden layer) to the output layer.

Artificial neural networks

The neural network learns by developing or deleting new connections, changing the weighting, adjusting the thresholds of the neurons, and adding or deleting neurons.

Examples of Artificial Intelligence

  • Text and character recognition, image and face recognition
  • virtual assistants for Smartphone, Tablet or Laptop
  • DeepText: Facebooks AI analyzes mail and status updates
  • Create stock market reports, weather or sports news
  • Service area: Takeover of transport; Telephone support; Classification of mails
  • Knowledge-based systems (IBM Watson)
  • Healthcare: Helping Doctors in subtasks

Tools & Trends in Requirements Engineering

Good requirements are the basis for successful system or software development. In addition, a suitable RE solution can be very helpful in defining and processing requirements. Nowadays, proven solutions are used in requirements engineering, but also services such as Natural Language Understanding, Natural Language Classifier and Bots can help.

Tools & Trends in Requirements Engineering

How can artificial intelligence support requirements engineering?

Hubert erklärt am Whiteboard

In many projects, thousands or even millions of requirements are defined for a system. This means that transparency is not always easy. An important use case is the detection of duplicates and conflicts. Also important are requirements that are unambiguous, consistent, complete and testable. A good requirements analysis allows many errors to be detected at an early stage. Another important use case concerns the processing of tenders or defects. Through an automatic classification of the entered requirements or defects, these can be delivered directly and quickly to the appropriate department or support level.

Helpful Watson services for using AI in RE

Requirements Engineering with Natural Language Understanding

Analyze your requirements with the IBM Watson Natural Language Understanding service. The service has been trained in IBM Watson Knowledge Studio with a custom model that identifies entities. So-called weak words can be recognized using text analysis. Important functionalities of the Watson service are its own German data model and the use of machine learning to train the data.

Key Benefits


The application runs on the IBM Cloud as Node.js and IBM Watson Natural Understanding is used as Watson Service. The customized model was set up and trained with Watson Knowledge Studio. The Node.js application also includes ReactJS.

Requirements Engineering und Natural Language Understanding

The user can enter a requirement in this standalone app (alternatively an integration as a widget within a RE tool is possible) and have the IBM Watson NLU Service assess the quality of the request by clicking on „Analyze“.

The application returns the requirement quality for the entered requirement. The quality factor is based on the initial value of 100 points. If the NLU Service finds some quality-reducing indicators, such as several actions, instructions or missing units, then the points stored in the set of rules are deducted from the start value. In the output, the respective deductions, explanations, the occurrence in the requirement and general notes can be found in the table.

RE und NLU Application

In the overview, the entities specified in the request text entered are displayed.

RE und NLU – Ergebnis der Anforderungsqualität


Watson Knowledge Studio (WKS) is used for the training of data. Consistent and complete positive and negative examples are required. More than 2000 sample requirements are recommended for training the custom model. For this purpose it makes sense to work with relevant RE templates and principles of good requirements engineering. The training succeeds without programming effort.

RE und NLU – Entitäten

In the first step, a type system is created in WKS. The type system describes which terms (entities) are to be extracted from the text by the trained model (actor, action, ambiguity, escape clause, imperative, operator, and so on). The uploaded sample requests are annotated with the so-called entities of the model in WKS.

A machine learning model can be trained in Watson Knowledge Studio. WKS provides a dashboard to check the current training status. As metrics for the Machine Learning Model there is the F1 value (F1 Score) as orientation value for a first overview. This indicates the mean value of accuracy and hit rate. The F1 value combines precision and recall using the weighted harmonic mean. Precision is the probability with which a mention found by the model is relevant (positive predictive value). In addition, the recall indicates the probability with which a mention contained in the text is found (sensitivity).

IBM Watson Knowledge Studio – Performance

If you want more information on how to build your own model and how long it takes to train it, please contact me. I am happy to show you the individual steps and my implementation with IBM Watson Knowledge Studio, IBM Watson Natural Language Understanding, Node.js and ReactJS.

Categorize Information

Natural Language Classifier (NLC) uses machine learning algorithms to return the predefined classes with the highest match for text input.

Use Cases

NLC can be used alone or in combination with other services. It can be used to help classify frequently asked questions (FAQs) or with tender documents. In addition, requirements, defects or work elements can be automatically categorized immediately after input and forwarded to the appropriate development department.

Natural Language Classifier

Natural Language Classifier offers customer-specific training options. Create the appropriate classes and enter example requirements in each of them.

Training Natural Language Classifier


Do you want to automate interactions with users in the requirements engineering process? Then a virtual assistant or a chatbot could be the right choice.



Hubert Spieß
Reventlowstraße 5
80805 München
Tel. 0175 7281914


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