[发明专利]基于NLP的机载显控系统需求的领域模型提取方法

说明书

本发明公开了一种基于NLP的机载显控系统需求的领域模型提取方法，包括：S1，对输入的需求文本进行预处理；S2，分析提取需求文本中的依赖关系以及共指解析关系；S3，结合动词短语和名词短语组成的集合、依赖项解析的结果和共指解析的结果，将单词的依赖关系提升至语义单元依赖，触发规则构建领域模型；S4，可视化步骤S3中构建的领域模型。本发明结合已有模型提取规则，对机载显控系统需求进行领域模型提取，并通过实验论证了这些规则在机载显控系统需求领域模型提取方面的有效性，具有相关性较高、应用前景好等优势。

技术领域

本发明涉及机载显控系统需求处理技术领域，具体而言涉及一种基于NLP的机载显控系统需求的领域模型提取方法。

背景技术

随着航电系统的规模不断增大，复杂性也急剧增加，因此对整个航电系统的可靠性、实时性、交互性设计要求也越高。显示与控制系统(简称显控系统)作为现代飞机综合航空电子系统的核心部分，是所有电子装备的上层管理与处理软件。其中机载显控系统需求的复杂化也就意味着需求工程师将无法快速获取和准确表达这些需求，如果没有任何提示和指导,需求工程师不可能立即给出正确且完整的需求描述，所以建立领域用户与系统开发人员之间的桥梁就成为需求工程领域的一个研究重点。

而已有的软件工程的文献中多是通用的领域模型提取方法，缺乏对机载显控系统需求领域模型提取的实证研究。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于NLP的机载显控系统需求的领域模型提取方法，以单条带有“SHALL”声明、以英文句号结束的需求文本作为输入，以可视化领域模型图作为输出，其中领域模型图以实体关系表示。本发明通过结合已有模型提取规则，对机载显控系统需求进行领域模型提取，并通过实验论证了这些规则在机载显控系统需求领域模型提取方面的有效性，具有相关性较高、应用前景好等优势。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于NLP的机载显控系统需求的领域模型提取方法，所述领域模型提取方法包括以下步骤：

S1，对输入的需求文本进行预处理；

S2，分析提取需求文本中的依赖关系以及共指解析关系；

S3，结合动词短语和名词短语组成的集合、依赖项解析的结果和共指解析的结果，将单词的依赖关系提升至语义单元依赖，触发规则构建领域模型；

S4，可视化步骤S3中构建的领域模型。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，步骤S1中，所述需求文本是指以单条带有“SHALL”声明、以英文句号结束的输入文本。

进一步地，步骤S1中，所述对输入的需求文本进行预处理包括以下步骤：

S11，对需求所包含的和DOT脚本文件的语法产生冲突的符号进行处理；

S12，对需求中使用序号+AND/OR的方式来表示并列关系的语句进行处理。

进一步地，步骤S2中，所述分析提取需求文本中的依赖关系以及共指解析关系的过程包括以下步骤：

提取预处理后的需求文本中的自然语言需求，对其依次进行分词、分句、词性标注、命名实体识别、分析短语结构和依赖和共指解析处理，得到源词和目标词之间的依赖关系，所述依赖关系以三元组形式标识。

进一步地，所述依赖关系包括结构解析树和依赖类型。

进一步地，步骤S2中，采用二次开发的GATE工作台对自然语言需求进行处理：