25、实证评估模型提取方法的运行时间

实证评估模型提取方法的运行时间

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，尤其是在从自然语言需求中自动提取领域模型的过程中。然而，这种方法的效率如何，能否在实际工业环境中快速应用，一直是研究者和从业者关心的问题。本文将详细介绍对模型提取方法在处理工业需求文档时的执行时间评估，验证其在实际应用中的效率。

2. 评估背景

为了评估模型提取方法的效率，我们选择了一系列具有代表性的工业需求文档进行测试。这些文档涵盖了多个领域的复杂需求，确保评估结果具有广泛适用性。评估的主要目标是测量模型提取方法在处理这些文档时的执行时间，并验证其在实际应用中的可行性。

3. 测试环境

3.1 硬件配置

所有测试均在一台配备了2.3 GHz CPU和8GB内存的笔记本电脑上进行。这种配置代表了当前主流的办公环境硬件水平，确保评估结果具有现实意义。

3.2 测试文档

我们选择了四份工业需求文档作为测试集，分别标记为案例A、案例B、案例C和案例D。这些文档均包含了大量的自然语言需求陈述，确保测试的全面性和代表性。以下是各案例文档的基本信息：

案例	领域	需求数量
案例A	卫星数据分发网络	158
案例B	卫