TEAM3：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是由TEAM3团队完成，由孙竖敬、赵健宏、张鹏程和刘良四位成员在2018年10月协作完成。项目的核心目标是设计一套针对自然语言需求文档的处理方法，将GWT（一种通用工作流模板）形式的需求文档转化为结构化的RUCM（需求统一概念模型）格式。GWT以其准确性和可理解性作为基础，但由于自然语言的二义性问题，需要提高结构化程度。 项目的关键任务包括： 1. 阶段评审与产品控制：强调在整个项目过程中进行阶段性的评审，确保产品质量控制，这有助于及时发现和纠正文档结构化处理中的问题。 2. 程序设计技术应用：采用了现代程序设计技术，可能是基于机器学习的方法，以提升文档处理的效率和精度。 3. 文档审查透明度：软件工程的结果必须清晰可审查，意味着处理后的文档结构应当易于理解和审计。 4. 团队构成：团队规模小而精干，有利于高效协作和快速响应变化。 5. 需求文档处理流程：从自然语言的GWT文档开始，通过设计的标签系统，将文档中的信息提炼出来，并自动转换为RUCM格式，这涉及到信息抽取技术，尤其是机器学习在分词、标注和信息抽取等任务中的应用。 6. 标签设计与应用：标签作为连接GWT和RUCM的关键，它们用于抽象需求文档的结构，标识出不同元素及其关系，从而简化了从非结构化到结构化的转换过程。 7. 机器学习驱动的自动标签插入：项目的核心技术之一是利用机器学习算法，通过训练模型自动识别并插入合适的标签，减少了人工介入的工作量，提高了文档处理的自动化水平。 这个项目是软件工程中的一项创新实践，旨在解决自然语言需求文档的结构化问题，通过结合现代信息技术和精确的机器学习方法，提升需求文档管理的效率和质量。