13、自然语言处理模块在需求文档解析中的应用

自然语言处理模块在需求文档解析中的应用

1. 引言

在现代软件开发中，自然语言处理（NLP）技术被广泛应用于解析和理解需求文档。通过使用NLP工具，工程师可以从非结构化的自然语言需求中提取出结构化的信息，从而为构建领域模型奠定基础。本文将详细介绍NLP模块在需求文档解析中的应用，包括分词器、句子分割器、词性标注器、命名实体识别器、解析器和共指消解器等组件的作用和操作流程。

2. 分词器（Tokenizer）

分词器是NLP处理的第一步，它将输入文本分割成标记（tokens）。这些标记可以是词、数字或符号。例如，考虑以下需求陈述：

"The simulator shall continuously monitor its connection to the SNMP manager and any linked devices."

分词器会将这句话分割成以下标记：

• The
• simulator
• shall
• continuously
• monitor
• its
• connection
• to
• the
• SNMP
• manager
• and
• any
• linked
• devices
• .

分词器的作用是将文本分解