[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在审
申请号: | 201710013071.9 | 申请日: | 2017-01-09 |
公开(公告)号: | CN107340999A | 公开(公告)日: | 2017-11-10 |
发明(设计)人: | 黄培红;汪湛清 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学;黄培红 |
主分类号: | G06F9/44 | 分类号: | G06F9/44;G06F9/45;G06F17/27 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心11120 | 代理人: | 仇蕾安 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于自然语言理解的软件生产自动化的方法与系统,内容包括一、预先建立一个自然语言理解库的构建模型,构建词汇语义知识库;二、建立一个自然语言理解的系统,对软件过程描述性信息,机器先进行理解解析,构建句子语义对应的语法结构;三、建立理解推演模型,在语法语义结构的基础上,机器进行推演,不断抽取难解性元素,搜索规则或语义值,插入重写难解性元素,该过程重复进行,直到没有难解性元素为止,形成求解串;四、建立形式化模型,该模型通过整理这些解决过程形成的求解串,对求解串抽取操作语义进行形式化后,输出对应的软件代码行集合。利用本发明,可以有效提高软件的开发速度与软件的可靠性。 | ||
搜索关键词: | 软件 自动化 方法 系统 以及 构建 自然语言 理解 | ||
【主权项】:
一种软件自动化方法与系统,其特征在于,该方法或系统包括步骤A、将接收的描述信息进行理解处理,获得描述信息的语法语义结构;该描述信息包括多个句子的语法语义结构,即语法语义结构集;此为理解模块(自然语言理解系统);B、根据描述信息的语法语义结构集提取确定难解性元素;难解性元素即初始问题串。C、利用难解性元素推演公式展开问题串,直到该问题串没有难解性元素为止,BC为推演模块;D、根据最终的问题串整理出动作序列,并对该动作序列形式化,输出与该描述信息对应的程序语句序列集,此为形式化模块。
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