GWT到RUCM：自然语言处理驱动的需求结构化

"阶段性需求阐述1" 在当前的项目阶段，主要关注的是自动摘要和自然语言处理技术在生成结构化需求文档中的应用。自动摘要是一种技术，它利用计算机算法从大量文本中抽取出最关键的信息，形成简洁的概述，通常被用于新闻报道、学术文献等领域，以快速提供主要内容。这一过程涉及到机器学习和自然语言处理（NLP）技术，它们是人工智能领域的重要分支。 自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的科学，包括理解文本文档的含义、识别语法结构、提取关键信息等。在这个项目中，NLP将用于分析给定的自然语言文档，识别其中的模式和结构，以便转化为结构化的RUCM（可能是指需求理解与确认模型）格式。这需要设计一套标签体系，人工嵌入到需求文档中，使非结构化的GWT（可能是Given-When-Then，一种场景描述方式）文档转换成结构化的RUCM文档。 GWT格式是一种常见的需求描述方法，它通过"Given"（给定条件）、"When"（当…时）和"Then"（然后）三个部分来定义一个用例的正常流程。"Given"部分描述了用例的前提条件，"When"部分指出了操作或事件，"Then"部分则说明了预期的结果。此外，每个用例还可以包含异常场景的GWT描述，用于覆盖不同情况。 为了实现这个转换，系统需要接收两种输入文件：GWT输入文档，它是转换的核心；以及领域背景输入文档，提供了额外的信息，帮助构建和调整自然语言处理模型。系统将通过分析这些文档，运用机器学习方法学习识别和理解GWT格式，并生成相应的RUCM结构。 需求规约部分明确了输入和输出的规范。输入文件包括两种类型：GWT文档，包含用例的正常和异常场景；领域背景文档，为理解用例提供上下文。GWT文档中的每个用例都由一个特征（Feature）标识，每个用例都有一个正常流程和可能的异常流程，所有步骤都应为简单或复合句，遵循特定的句式结构，如判断、循环和并发的表达。 系统输出应该是结构化的RUCM文档，这需要对GWT文档进行深入解析，识别出每个用例的关键要素，然后用标签表示，最终形成符合RUCM格式的文档。整个过程需要精确地应用自然语言处理技术和机器学习模型，确保转换的准确性和完整性，以满足第一版本在规定时间内的完成要求。