TEAM自动摘要:结构化需求分析与GWT-RUCM转换
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更新于2024-06-30
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在"TEAM-需求分析1"中,团队成员包括BY1817164孙竖敬、SY1806116赵健宏、SY1806611张鹏程和ZY1806106刘良,他们于2018年12月进行了一项关键任务,即开发一个自动摘要系统,旨在将自然语言文档转换为结构化的流程需求。目标是设计一套标签体系,首先手动将这些标签嵌入原始文档,以便通过机器学习方法自动化这个过程。输入文档遵循GWT格式,即每个用例包含一个正常情况下的描述,Scenario部分简述具体场景,Given部分描述前提条件,而When部分则表达操作和判断。
系统的关键点在于处理GWT到中间标签再到RUCM的转化,因为GWT和RUCM之间的映射并非直接对应。这个转化过程利用了自然语言处理技术和机器学习,确保从非结构化的GWT文档提取出关键信息,形成符合RUCM规范的需求文档。其中,输入规约明确系统接收两个文档:GWT输入文档作为核心,用于转化,而领域背景文档则提供额外的上下文信息,有助于构建处理模型。
1.1输入规约中,GWT文档的具体要求包括:
- 对于每个用例,Feature是用例名称,描述应包含一个正常情况的步骤,以理想输出为目标。
- Scenario部分简洁描述场景。
- Given部分需与用例前提条件一致,使用简单句表达条件,涉及数据时作为宾语的定语。
- When部分应避免复杂的句子结构,除非是表示判断、循环或并发,这些要用复合句,并遵循特定的句式,如判断为“如果……那么……[否则……]”,循环为“……直到……”,并发为“……同时……”。
为了确保在规定的时间内完成第一版系统,团队对输出进行了约束,明确了输入文档的规范,特别是GWT文档的结构和表述要求。这样的设计旨在提高需求分析的效率和准确性,为后续的系统开发和维护打下坚实的基础。整个项目涉及的技术栈包括自然语言理解、文本处理算法和机器学习模型,展示了团队在AI和文档处理领域的专业技能。
2022-08-03 上传
2022-08-08 上传
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2021-06-20 上传
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2021-03-19 上传
2021-03-21 上传
王向庄
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