17、自然语言需求中的领域概念识别方法

自然语言需求中的领域概念识别方法

1. 引言

在软件开发过程中，自然语言需求是系统和软件需求表达的主要方式。构建领域模型是从自然语言需求向精确规范过渡的重要步骤。通过明确捕捉应用程序领域的关键概念和关系，领域模型不仅作为改善应用程序利益相关者之间沟通的有效工具，还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，自动化辅助工具变得至关重要。本文将详细介绍一种基于自然语言处理（NLP）的自动化方法，用于从不受限制的需求中提取领域模型，重点关注领域概念的识别。

2. 候选概念的初步标记

识别领域概念的第一步是从需求陈述中提取名词短语（NPs）。这些名词短语最初被视为候选概念。具体来说，如果依赖关系的源端或目标端是代词，则该端被视为代词所指的概念。例如，考虑以下需求陈述：

需求陈述示例

"The simulator shall connect only to those networks for which the IP addresses have been specified."

在这个例子中，名词短语 “simulator”、”networks” 和 “IP addresses” 被视为候选概念。如果依赖关系的源端或目标端是代词（如 “their” 或 “it”），那么该端将被视为代词所指的概念。例如，”its” 通过共指消解指向 “simulator”。

3. 规则的应用

为了识别领域概念，我们使用了一系列规则，这些规则来源于现有文献和技术实践。表1列出了总共五条