TEAM1：软件需求文档结构化处理与机器学习应用

需求文档结构化处理领域分析报告，由TEAM1团队完成，该团队成员包括孙竖敬、赵健宏、张鹏程和刘良。项目于2018年10月启动，目标是针对给定的自然语言需求文档，通过设计一套标签系统，将其转换为流程化的RUCM格式需求文档。RUCM格式的优势在于它在保留自然语言表达清晰易懂的同时，降低了表述的随意性和歧义性。 项目的核心任务包括： 1. 阶段评审与产品控制：强调在项目过程中进行阶段性的评审，确保每个阶段的需求文档都达到高质量标准，通过严格的控制机制来保证软件工程成果的可审查性。 2. 人员配置：团队规模保持精简，确保每个成员的专业能力和协同效率，这对于需求文档的准确理解和高效处理至关重要。 3. 程序设计技术：采用现代程序设计技术，可能涉及自然语言处理（NLP）、信息抽取（Information Extraction）等高级技术，以自动化的方式识别和处理自然语言需求。 4. 需求文档结构化：设计的标签系统扮演着关键角色，它们作为GWT描述与RUCM描述之间的桥梁，用于抽象需求文档的结构，并指示实体和关系，便于信息的抽取和转化。 5. 机器学习应用：项目的核心技术之一是机器学习，利用其在自然语言处理中的信息抽取能力，自动识别和插入标签，提高需求文档的结构化程度。这一过程涉及文本预处理、特征提取、模型训练等多个步骤，以实现高精度和灵活的文档处理。 总结来说，这个项目旨在通过结构化的标签和机器学习技术，解决自然语言需求文档的二义性和不规范问题，以提升软件工程中需求描述的精确性和一致性，从而优化整个软件开发流程。