[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.

[es] La ingeniería de requisitos (RE) es fundamental para el desarrollo exitoso de software, especialmente en proyectos modernos a gran escala. La gestión eficiente de artefactos basados en texto es clave para la correcta obtención, refinamiento y validación de los requisitos. A pesar de la tendencia industrial hacia la adopción de métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), persisten desafíos en cuanto a su adopción, fiabilidad, escalabilidad y reutilización. Además, la aparición de grandes modelos de lenguaje (LLMs) ha sentado las bases para futuras investigaciones en análisis automatizado de documentos en el campo de la RE. Esta tesis explora la integración de métodos y herramientas de NLP para automatizar y mejorar las tareas de RE (NLP4RE) en tres áreas orientadas a documentos: trazabilidad de requisitos, análisis de requisitos para la recuperación de información y recopilación de retroalimentación de requisitos. Para la trazabilidad de requisitos, se proponen y evalúan métodos para la detección de dependencias y duplicados en documentos de requisitos basados en texto. En el análisis de requisitos, se desarrolla un enfoque basado en grafos de conocimiento para crear repositorios adaptativos y colaborativos de documentos relacionados con RE. Para la recopilación de retroalimentación de requisitos, se presentan y evalúan técnicas para la extracción de características de reseñas de usuarios y el análisis de dicha retroalimentación. Esta investigación se enmarca en el contexto de múltiples casos de estudio y estudios de muestra validados empíricamente, demostrando su efectividad en escenarios del mundo real. Las contribuciones presentadas en esta tesis implican avances en la optimización de las tareas de RE y la mejora en la precisión, eficiencia y adopción de herramientas y métodos NLP4RE. En última instancia, esta tesis tiene como objetivo proporcionar nuevas perspectivas, metodologías y contribuciones técnicas al campo de NLP4RE.