[发明专利]软件自动化方法与系统以及构建自然语言理解库的方法

说明书

【技术领域】 本发明涉及一种软件生产自动化方法，特别是涉及自然语言描述的需求分析直接理解、推演并形式化为软件的软件自动化方法、软件自动化系统，以及对自然语言进行实质理解并构建自然语言理解库的方法。

【背景技术】 编程是个繁琐的脑力劳动，软件自动化则是一种让机器代替人类进行自动编程的方法，可提高效率，解放脑力劳动。但目前软件自动化程度仍然处于半自动加人工干预的态势，软件生产自动化的程度仍然较低。具体表现为，第一，软件自动化实现途径首先需要把软件需求描述转换为功能规格说明，由于非形式化到形式化的过程非常困难，非形式化的软件需求转化为形式化的规格说明仍然需要手工方式，这是软件生产自动化的难点之一。从需求规格说明到功能规格说明目前多数系统效率较低，也容易出差错。第二，当前，无论是基于构件的软件工厂还是模型驱动构架MDA，都是基于形式化的规格说明之上的，而且形式化基础上的演绎综合，这方面的软件自动化的规模还很小，从功能规格说明到生成设计规格说明仍然难以自动化；

【发明内容】

本发明提供一种软件生产自动化方法与系统，使得软件项目或应用得以实现。根据本发明的一个方面，提供了一种从自然语言描述信息经过理解、推演、形式化直接导出软件的软件自动化方法，有别于类自然语言的描述方式。类自然语言是受限的自然语言，属于形式化方法，本方法直接基于自然语言描述需求分析，只要把程序做什么手工怎么操作描述出来，该软件自动化方法就可以自动生成所需要的软件。其中，描述信息包括操作流程、操作规范及知识描述，描述性文本中的这些知识描述亦可以单独放置。该方法能够降低劳动强度，提高编程效率。

根据本发明的一个方面，提供一种软件自动化系统，一是可增加根据描述信息执行的准确性，提高对需求处理的正确性；二是减少人为因素引起的人类不易觉察的机器错误，提高编程的正确率；三是提高编程效率，减少人工编程的劳动强度。

根据本发明的一个方面，提供一种构建自然语言理解库即语义知识库(常识库)的方法。本发明的目的是通过以下技术方案实现一种软件自动化方法，该方法包括A、理解(机器)。对描述信息进行理解，简称脚本理解；脚本理解包括词语理解、句子理解、句群理解以及语义表示；在理解基础上进行词法分析，可达到词语分析的合理性；通过理解实施句法分析，以达到句法分析的合理性；通过词法分析与句法分析，最终构建语义理解目标的文本知觉语义结构，为后续过程做准备；B、推演(机器)。难解性元素，即尚未解决的元素，已知条件中无法搜到的元素则是难解性元素。在步骤A的描述信息的语义表示基础上抽取出交易，解读交易，对难解性元素进行判断重写，从而不断展开交易，问题得到推演解决。具体过程为：首先通过语义识别出交易(程序标题)，交易即问题串；机器对问题串进行分析，发现捕捉难解性元素。若捕捉到，如果可匹配已知，则置为可解性元素；否则，对难解性元素在本文本内进行搜索规则或what值，即搜索语义或因果串，重写难解性元素。重新分析问题串，看是否有难解性元素。这个捕捉重写过程连续进行，直到无难解性元素为止；从而得到最终的问题串，亦称推理串或求解串。替换策略还包括使用启发性知识以缩小求解的途径，避免求解途径的组合爆炸。C、形式化(机器)：形式化即是对推理串的整理与符号化过程，从推理串中整理出程序流程。推理串整理包括变量识别、运算符与函数等的变换翻译等。变量识别通过把what值语义中具有机器取值指向特征的前变量词语识别为变量，从而实现根据概念的语义特征所进行的变量形式化。运算符的变换翻译则是根据语义进行运算符直接理解变换，是以知觉语义特征为中介进行自然语言与程序语言的一一对应过程。通过变量识别与运算符等的变换翻译，从而抽取出推理串中的操作语义，组成程序代码行集合。