24、实证评估：提取规则触发频率

实证评估：提取规则触发频率

1. 引言

领域模型提取是从自然语言需求向精确规范过渡的重要步骤。随着现代自然语言处理（NLP）技术的发展，自动化提取领域模型变得越来越可行。然而，现有模型提取方法在工业应用中的性能仍缺乏充分的实证证据。本文将重点探讨不同提取规则在处理工业需求文档时的触发频率，从而为理解这些规则在实际环境中的有效性和适用性提供实证依据。

2. 研究问题

为了评估不同提取规则的触发频率，我们设定了以下研究问题（RQ1）：
- RQ1. 不同提取规则触发的频率是多少？

3. 数据集描述

我们的评估基于四份工业需求文档，这些文档都是用英文写成的“shall”需求的集合。表 5简要描述了这些文档，并总结了它们的主要特征。这些文档分别标记为案例 A-D，并涵盖了多个不同领域的软件系统。

案例	描述	使用模板	符合模板的需求 (%)
案例 A	卫星数据分发网络	No	64%
案例 B	安全认证的安全证据信息管理系统	Yes	89%
案例 C