32、自然语言处理助力领域模型提取：方法与工业评估

自然语言处理助力领域模型提取：方法与工业评估

1. 引言

自然语言（NL）在表达系统和软件需求方面具有广泛应用。构建领域模型是从非正式需求向精确规范过渡的重要步骤。领域模型不仅有助于改善利益相关者之间的沟通，还为详细需求和设计的阐述奠定了基础。然而，对于大型系统，手动构建领域模型是一项繁重的任务，尤其是在工业环境中，时间和资源有限的情况下，工程师往往将领域建模推迟到需求足够稳定之后。

自然语言处理（NLP）技术的发展为自动化领域模型提取提供了可能。通过利用NLP技术，可以自动识别需求文档中的关键概念和关系，从而减轻工程师的手动工作负担。本文将介绍一种基于NLP的自动化方法，用于从不受限制的需求中提取领域模型，并对其在工业环境中的应用进行评估。

2. 现有技术状况

领域模型提取的相关文献已经提出了多种方法，这些方法大多依赖于特定的句子模式或结构。然而，工业需求文档通常没有严格的结构限制，因此现有方法在实际应用中的效果有限。表1总结了从现有文献中提取的规则，这些规则根据它们提取的信息的性质（概念、关联、泛化、基数和属性）被组织成四个类别。

表1：现有的领域模型提取规则

规则ID	描述	示例
A1	需求中的所有名词短语是候选概念	模拟器, 日志消息, 数据库, 监控接口
A2