14、自然语言需求处理：构建领域模型的基础步骤

自然语言需求处理：构建领域模型的基础步骤

1. 引言

在软件工程领域，自然语言需求处理是一个至关重要的步骤。自然语言需求（NL需求）通常由利益相关者以非正式的方式编写，用于描述系统的功能和行为。然而，这些需求往往充满模糊性和歧义，使得直接从需求文档过渡到精确的领域模型变得困难。为了解决这个问题，自动化领域模型提取方法逐渐成为研究热点。本文将详细介绍从自然语言需求中提取领域模型的方法，特别关注需求处理步骤。

2. 需求处理步骤概述

需求处理步骤是自动化领域模型提取的核心环节之一。这些步骤包括检测需求的短语结构、识别需求中单词之间的依赖关系、解决代词共指问题，以及执行停用词移除和词形还原。这些活动共同构成了自然语言处理（NLP）的基础任务，旨在剪枝那些不太可能对文本分析做出贡献的单词，并将单词转换为其基本形态学形式。

2.1 检测短语结构

短语结构分析（phrase structure parsing）旨在推断句子的结构单元，主要包括名词短语（NP）和动词短语（VB）。名词短语可以成为动词的主语或宾语，而动词短语则包含动词及其修饰词。通过解析树（parse tree），可以更直观地理解句子的结构。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.”

解析树如下：

(S 
  (NP (DT The) (NN simulator))
  (