GWT到RUCM需求转换系统：机器学习驱动的自动化标签与信息抽取

"该资源是一份关于项目要求阐述和领域定位的资料，主要涉及软件需求描述的转换，尤其是从GWT（Goal-Why-Then）形式转换为RUCM（Requirements Understanding and Communication Model）格式。项目的核心目标是构建一个系统，能够自动处理GWT格式的需求文档，插入标签，并根据标签生成结构化的RUCM需求文档。项目要求包括理解自然语言文档，设计标签系统，应用机器学习方法自动插入标签，以及依据标签提取信息以形成RUCM文档。" 在项目中，【符合性】体现在需求规格说明书必须遵循一定的标准，如GWT和RUCM格式，确保需求描述的规范性和一致性。【约束和边界条件】可能涉及到需求文档的结构、语言限制以及机器学习模型的性能指标，例如准确率和效率。 详细说明如下： 1. **GWT形式**：这是一种需求描述方法，强调目标（Goal）、原因（Why）和条件（Then），它提供了一种结构化的方式来表达需求，但仍然存在自然语言的模糊性和二义性。 2. **RUCM格式**：这是一种更为结构化的需求描述模型，旨在减少自然语言描述的随意性和二义性，提高需求的理解和沟通效率。RUCM文档由通过机器学习和标签系统转换自GWT格式的需求文档组成。 3. **设计标签系统**：为了连接GWT和RUCM，需要设计一套标签，这些标签能反映需求文档的结构和流程，帮助机器识别关键实体和关系，为信息抽取做准备。 4. **机器学习方法**：在自然语言处理（NLP）领域，机器学习用于改进信息抽取的准确性，包括分词、标注和文本分块等任务。项目中，机器学习的目标是自动插入合适的标签，这需要模型能够理解和上下文，以高效且准确地定位标签位置。 5. **信息抽取**：基于插入的标签，系统能抽取关键信息，将GWT文档转换为RUCM格式。这一过程对于需求的结构化和后续的软件开发至关重要，因为它确保了需求的清晰性和可操作性。 6. **项目应用领域**：该系统预期应用于软件工程的需求描述阶段，特别是在大规模项目中，自动化的标签插入和信息提取能显著提高工作效率，减少人为错误。 总结来说，这个项目专注于改进软件需求描述的标准化和自动化，通过机器学习和定制化的标签系统，实现从自然语言到结构化需求文档的高效转换，从而提升软件开发的质量和效率。