9、自动化领域模型提取的挑战

自动化领域模型提取的挑战

1. 引言

自然语言（NL）广泛用于表达系统和软件需求。构建领域模型是从用自然语言表达的非正式需求过渡到精确和可分析规格的重要步骤。通过明确捕捉应用程序领域的关键概念和关系，领域模型既作为改善所提议应用程序利益相关者之间沟通的有效工具，又作为详细需求和设计阐述的基础。然而，对于大型系统，手动构建领域模型是一项繁重的任务。因此，开发自动化解决方案以从自然语言需求中提取领域模型变得至关重要。

2. 现有模型提取方法在工业应用中的性能实证证据有限

尽管在领域模型提取方面已有许多工作，但关于现有模型提取方法在工业应用中的性能，实证证据仍然有限。现有文献中的大部分研究主要集中在实验环境或人为设定的数据集上，这使得我们难以了解这些方法在真实工业环境中的实际表现。为了填补这一空白，我们需要对现有方法进行全面的实证评估，特别是在工业背景下进行评估，以确保这些方法在实际应用中的可靠性和有效性。

2.1 实证评估的重要性

实证评估有助于验证现有方法在处理复杂和多样化的工业需求时的表现。通过这种方法，我们可以识别出哪些规则和方法在实际应用中最为有效，哪些需要改进。此外，实证评估还可以帮助我们理解现有方法在面对不同类型的自然语言需求时的适应性和灵活性。

2.2 实证评估的挑战

在工业环境中进行实证评估面临多个挑战。首先，工业需求文档通常规模庞大，包含数百页的文本，这使得全面评估变得困难。其次，工业需求文档的语言和结构复杂多变，可能涉及多个利益相关者的贡献，增加了评估的难度。最后，工业需求文档的质量和一致性各不相同，这也影响了评估结果的可靠性。

3. 对自然语言需求的