[ca] L'enginyeria de requisits (RE) és fonamental per a l'èxit del desenvolupament de programari, especialment en projectes moderns i de gran escala. La gestió eficient dels documents de text generats durant aquesta fase és clau per a la correcta obtenció, refinament i validació dels requisits. Tot i la tendència industrial cap a l'adopció de mètodes de processament del llenguatge natural (NLP), encara persisteixen diversos reptes relacionats amb la seva presència, fiabilitat, escalabilitat i reutilització. A més, l'aparició de grans models de llenguatge (LLMs) ha establert les bases per a una recerca dedicada a l'anàlisi automàtica de documents en el camp de la RE. Aquesta tesi explora la integració de mètodes i eines de NLP per automatitzar i millorar les tasques de RE (NLP4RE) en tres àrees orientades a documents: traçabilitat de requisits, anàlisi i recuperació d'informació de requisits, i recollida de retroalimentació sobre els requisits. Per a la traçabilitat de requisits, es proposen i s'avaluen mètodes per a la detecció de dependències i duplicats en documents de requisits basats en text. En l'anàlisi de requisits, es proposa un desenvolupament basat en grafs de coneixement per crear repositoris adaptables de documents de proveïment participatiu relacionats amb la RE. Per a la recollida de retroalimentació, es presenten tècniques per extreure característiques i funcionalitats dels comentaris dels usuaris i analitzar-los. Aquesta investigació es basa en múltiples casos d'estudi validats empíricament, demostrant la seva efectivitat en escenaris del món real. Les contribucions presentades en aquesta tesi inclouen avenços en l'automatització de tasques de RE i la millora de l'exactitud, l'eficiència i l'adopció d'eines i mètodes en el camp de NLP4RE. En definitiva, aquesta tesi pretén oferir noves perspectives, metodologies i contribucions tècniques al camp de NLP4RE.

[en] Requirements engineering (RE) is fundamental to successful software development, especially in modern, large-scale projects. Efficient management of text-based artefacts is key to accurate elicitation, refinement, and validation of requirements. Despite the industrial trend towards adopting natural language processing (NLP) methods, challenges in their pervasiveness, reliability, scalability, and reusability persist. Moreover, the advent of large language models (LLMs) has set the groundwork for further research in automated document analysis in the field of RE. This thesis explores the integration of NLP methods and tools to automate and enhance RE tasks (NLP4RE) in three document-oriented areas: requirements traceability, requirements analysis for information retrieval, and requirements feedback gathering. For requirements traceability, methods for dependency and duplicate detection in text-based requirements documents are proposed and evaluated. In requirements analysis, a knowledge graph-based approach is developed to create adaptive, crowdsourced repositories of RE-related documents. For requirements feedback gathering, techniques for extracting features from user reviews and analyzing feedback are presented and evaluated. This research is shaped in the context of multiple case and sample studies validated empirically, demonstrating their effectiveness in real-world scenarios. The contributions presented in this thesis entail advancements in streamlining RE tasks and improving the accuracy, efficiency and adoption of NLP4RE tools and methods. Ultimately, this thesis aims to provide novel insights, methodologies and technical contributions to the NLP4RE field.