[发明专利]基于文本认知的自动分析建模方法、系统、装置及介质

说明书

本发明公开了一种基于文本认知的自动分析建模方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取文档，对所述文档中的语句进行筛选，获取与图元素提取相关的语句；根据预先定义的规则构建领域字典；结合构建获得的领域字典，采用依存句法分析工具对与图元素提取相关的语句进行语义分析，获得语义分析结果；制定基于语义分析的图元素提取规则；根据制定的提取规则对语义分析结果提取图元素；按照用例图的方式对提取获得的图元素进行存储。本发明能够实现自动化的需求分析建模方法，能够自动根据需求文档，分析出相应的Uml用例图，从而提高需求分析建模的准确率和软件开发的效率，可广泛应用于自然语言处理、软件工程需求分析领域。

技术领域

本发明涉及自然语言处理、软件工程需求分析领域，尤其涉及一种基于文本认知的自动分析建模方法、系统、装置及介质。

背景技术

软件工程需求分析过程是软件开发过程的重要环节，能否准确的根据需求文档，了解用户的真正意图，识别每个子系统的用户和功能需求至关重要。然而，通过传统的人工识别方式，存在着不准确、不全面、有歧义的问题。引发这些问题的原因在于，需求文档书写不规范，自然语言表达存在歧义，不同人有不同理解。

目前的自动化建模方法，需要在需求编写阶段，按照一定的结构和句式编写需求，格式死板，句式单一，难以表达复杂丰富的需求。每一套解析规则，仅仅能解决一种编写风格的需求文档。且句式发生变化时，解析规则也需要发生相应的变化，可用性低。

因此，通过自动校验和解析需求文档的方法，首先能够判断一篇需求文档中的语句是否和图元素提取相关，能够自动解析出Uml图元素，避免人工分析不准确、不全面的问题，提高需求文档分析的效率；同时解决传统的自动化建模方法不够一般化的缺陷。

自然语言处理是使用机器处理人类语言的理论和技术。自然语言处理将语言作为计算对象来研究相应的算法，其目标是通过自然语言的形式与机器系统进行人机交互，从而实现更高效和便捷的信息管理。自然语言处理的关键是让计算机“理解”自然语言。

对于自动生成Uml用例图(由图元素组成)方法，目前国内外存在一些自动解析工具。大部分国外解析工具仅仅适用于英文，对于中文需求文档并不适用。国内的自动解析工具，只能解析结构化的需求文档，对于半结构化或者不符合规范的文档，无法处理。

术语解释：

图元素：即生成用例图所必须的元素，例如“用户”“操作”等元素。

文本认知：主要是用计算机实现自动检测文本中是否存在已知的知识点类型，以及这些知识点之间的逻辑关系。即对文本的词语、句子的分析理解以及、对句子间逻辑关系的掌握，以及对整篇文章主题的理解。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种基于文本认知的自动分析建模方法、系统、装置及介质。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于文本认知的自动分析建模方法，包括以下步骤：

获取文档，对所述文档中的语句进行筛选，获取与图元素提取相关的语句；

根据预先定义的规则构建领域字典；

结合构建获得的领域字典，采用依存句法分析工具对与图元素提取相关的语句进行语义分析，获得语义分析结果；

制定基于语义分析的图元素提取规则；

根据制定的提取规则对语义分析结果提取图元素；

按照用例图的方式对提取获得的图元素进行存储。

进一步，所述对所述文档中的语句进行筛选，获取与图元素提取相关的语句，包括：

获取用于训练模型的训练集；