抽取需求数据中时态逻辑的方法及系统技术方案

本申请公开了一种抽取需求数据中时态逻辑的方法及系统。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种完整的对自然语言技术的需求数据进行关键字段提取以及逻辑性质自动挖掘的技术方案。进而达到无需人工阅读和理解大量的自然语言需求数据的目的。本申请借助自然语言处理技术和形式化方法，完全自动化的对需求数据中的性质进行挖掘和分析，可以快速发现自然语言需求数据中的错误和不一致性，提升需求数据的质量，很大程度上保证后续业务处理的及时性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
抽取需求数据中时态逻辑的方法及系统


[0001]本申请中涉及数据处理技术，尤其是一种抽取需求数据中时态逻辑的方法及系统。

技术介绍

[0002]在实际工作中，需求数据工程师通常用自然语言来描述需求数据。但是自然语言在使用中极易受到地域、社会文化甚至是自然语言描述者个人主观意愿的影响，同时自然语言又具有模糊性的特征，使得需求数据在被开发工程师进行解读时可能经常会出现解释歧义、隐式需求数据被忽略等多种情况，最终造成设计开发过程中的错误。自然语言处理技术是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要分支，它利用计算机来处理、理解以及应用人类语言。
[0003]其中，自然语言处理的首要任务是对自然语言的理解应用语言学知识在计算机中表示出来，包括对字、词、语句以及段落与篇章的分析处理。同时近年来，STL已被广泛应用于描述汽车电子、工业控制等领域中的复杂时序需求数据。STL是一种轻量级的规约语言，将其应用于高可信系统的验证中，可以帮助工程师评估控制软件中复杂的实时安全性能，并为设计的优劣程度提供信息
[0004]因此，所以将自然语言的需求数据转换本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抽取需求数据中时态逻辑的方法，其特征在于，包括：获取待分析需求数据，并利用自然语言技术对所述待分析需求数据切分为多个需求数据句式；对每个需求数据句式中包含的多个字段进行关联关系标注，得到多组字段关联关系，其中每组字段关联关系中包含有至少两个字段；基于预设的抽取规则集合，为每组字段关联关系确定相匹配的抽取规则，并基于对应的抽取规则，从每组字段关联关系中抽取出至少一个目标字段，得到以STL公式表达的目标字段集合；对所述STL公式表达的目标字段集合进行需求数据一致性检查，并根据检查结果确定对所述需求数据的时态逻辑抽取结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分析需求数据，包括：获取初始需求数据，并确定所述初始需求数据中，每个字段的所属领域；基于每个字段的所属领域，将所述初始需求数据中相邻的两个字段进行预设处理，得到所述待分析需求数据；其中，所述预设处理包括：若相邻的至少两个字段为同一所属领域，将所述至少两个字段进行合并；若相邻的至少两个字段为不同所属领域，将所述至少两个字段之间以预设符号进行连接。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自然语言技术对所述待分析需求数据切分为多个需求数据句式，包括：对所述待分析需求数据中，每个字段进行词性标注；依据层级切分策略，将所述待分析需求数据切分为多个需求数据句式。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述依据层级切分策略，将所述待分析需求数据切分为多个需求数据句式之后，还包括：根据每个需求数据句式中包含的每个字段对应的词性标注，对每个需求数据句式中每相邻的至少两个字段进行对应的关联关系标注，得到所述多组字段关联关系；其中，每组字段关联关系中包含有至少两个字段，以及用于反映所述至少两个字段之间词性关系的关联关系。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：史建琦，黄滟鸿，田苗，
申请(专利权)人：上海丰蕾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：