18、自然语言需求中关联提取的技术与实践

自然语言需求中关联提取的技术与实践

1. 关联的来源

在自然语言需求中，关联（relationships）是从动词短语（VBs）中提取出来的，这些动词短语通常具有主语或宾语或两者。关联是领域模型中不可或缺的一部分，它们描述了不同概念之间的关系，为系统设计提供了重要的结构信息。为了确保提取的关联能够准确反映需求中的信息，我们需要从自然语言处理（NLP）的角度出发，深入理解动词短语的结构和语义。

2. 处理不同的主题类型

在处理自然语言需求时，动词短语的主语部分可能会有不同的表现形式。表4列出了几种常见的主题类型，并给出了具体的示例。通过这些示例，我们可以更好地理解如何处理不同类型的主题。

主题类型	示例
简单主题	“操作员应初始化系统配置。”
被动主题	“系统配置应由操作员初始化。”
属格主语	“地面站的操作员应当初始化系统配置。”

处理这些主题类型的过程统一并概括了表1中的规则B1和B2。具体来说，规则B1适用于所有及物动词，而规则B2处理带有介词的动词。通过这种方式，我们可以更全面地捕获需求中的关联信息。

3. 新规则的引入

为了提高关联提取的准确性和覆盖面，文中