Se visitó el 14 de Diciembre de 2019 el sitio http://ctp.di.fct.unl.pt/RE2017/pages/submission/data_papers/
Se encuentran tres datasets, sin embargo in interés principal de este estudio es identificar Quality Attributes, así que se utiliza la base de datos de Quality Attributes que pertenece a TeraPROMISE y se queda a discusión usar SecReq, que sólo involucra atributos de seguridad.
Un vistazo al dataset se puede observar en la siguiente lectura:
Análisis proporcionado en Automatically Classifying Functional and Non-functional Requirements Using Supervised Machine Learning
| Categoría | Cantidad | Porcentage | Tamaño |
|---|---|---|---|
| Funcional (F) | 255 | 40.80% | 20 |
| Avalilability (A) | 21 | 3.36% | 19 |
| Faul Tolerance (FT) | 10 | 1.60% | 19 |
| Legal (L) | 13 | 2.08% | 18 |
| Look & Feel (LF) | 38 | 6.08% | 20 |
| Mantainabilty (MN) | 17 | 2.72% | 28 |
| Operational (O) | 62 | 9.92% | 20 |
| Performance (PE) | 54 | 8.64% | 22 |
| Portability (PO) | 1 | 0.16% | 14 |
| Scalability (SC) | 21 | 3.36% | 18 |
| Security (SE) | 66 | 10.56% | 20 |
| Usability (US) | 67 | 10.72% | 22 |
| Total | 625 | 100% |