[发明专利]一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法

权利要求书

1.一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，用于需求说明文档中条件不完整性的检测，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S101、抽取所述需求说明文档中对事件进行自然语言书写的事件描述语句，并根据引导词的位置对所述事件描述语句进行分割，得到条件语句；

步骤S102、基于句嵌入算法和聚类算法，将所述条件语句映射至低维空间中按照相似度进行划分，得到多个不相交的条件语句簇；其中，每个所述条件语句簇中均包含多个语义相关的条件语句；

对所述条件语句簇中的多个所述语义相关的条件语句进行词性标注，得到词性标注结果，并根据所述词性标注结果对所述条件语句簇中的多个所述语义相关的条件语句进行再次划分，得到描述同一事件的条件语句；

步骤S103、基于否定助词的检测模板或基于检测词库的检测模板，对所述描述同一事件的条件语句进行条件不完整性检测。

2.如权利要求1所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，步骤S101具体为：

所述引导词包括when、if、while、where；

所述引导词在所述事件描述语句的句首时，在连接符位置进行分割，取连接符前的语句为所述条件语句；

所述引导词在所述事件描述语句的句中时，在所述引导词位置进行分割，取引导词后的语句为所述条件语句。

3.如权利要求2所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，在步骤S101中：

所述条件语句均包含于所述事件描述语句中，且对所述条件语句进行小写化处理。

4.如权利要求1所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，步骤S102具体为：

基于句嵌入算法，将所述条件语句映射至低维空间，得到句向量；

基于聚类算法，根据所述句向量，将所述条件语句按照相似度进行划分。

5.如权利要求4所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，步骤S102具体为：

将所述描述同一事件的条件语句中的复合句根据复合句中并列连词的位置拆分为简单句的集合；其中，所述并列连词包括and、or 。

6.如权利要求4所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，在步骤S102中：

基于余弦相似度算法，根据两个所述条件语句的所述句向量，计算该两个所述条件语句的相似度，将相似度较高的所述条件语句集中于同一所述条件语句簇中；其中，多个所述语义相关的条件语句其相似度较高。

7.如权利要求4所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，在步骤S102中：

所述词性标注结果具体为得到所述条件语句词性为名词的单词；

若多个所述语义相关的条件语句中词性为名词的单词相同，则为所述描述同一事件的条件语句。

8.如权利要求1所述的一种检测需求说明文档中条件不完整性的方法，其特征在于，步骤S103具体为：

当所述描述同一事件的条件语句中含有否定助词时，基于否定助词的检测模板进行条件不完整性检测，基于否定助词的检测模板通过将所述描述同一事件的条件语句的否定句转换为肯定句进行条件不完整性检测；

当所述描述同一事件的条件语句中不含有否定助词时，基于检测词库的检测模板进行条件不完整性检测，基于检测词库的检测模板通过预设的检测词库进行条件不完整性检测；

在对所述描述同一事件的条件语句进行条件不完整性检测时，将所述描述同一事件的条件语句划分为同一类J中。