一种基于语义学习的需求规范性检查方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于语义学习的需求规范性检查方法及系统，其方法包括：步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库；步骤S2：需求编写人员通过查询非法词库的索引目录，将查询到的非法词同步到本地的非法词汇缓存库；步骤S3：基于非法词汇缓存库，对需求编写人员输入的需求内容进行实时语法校验，并展示校验结果。本发明专利技术提供的方法，以非法词汇缓存库作为基础，通过同步非法词库中非法词汇，在用户编写需求时，能够对输入的内容进行实时监控校验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义学习的需求规范性检查方法及系统


[0001]本专利技术涉及需求工程领域，具体涉及一种基于语义学习的需求规范性检查方法及系统。

技术介绍

[0002]需求是对识别出的系统、产品的特性或约束条件的一种规范性的说明，显示了系统必须做什么，用户想从系统得到哪些能力或服务，并且需求时系统设计和设计优化奠定基础，是开展系统测试和验证工作的依据，因此，需求必须具有明确、清晰、唯一、一致、独立和可验证等特点。然而，对于复杂产品的研制，自然语言对表达需求是有缺陷的，想要以清晰、准确和避免模棱两可的方式表达需求是很困难的。但是，由于文本形式的需求对要表达的概念没有限制，需求文本化仍然是必要的，只需句子的内容和语法结构提供具有正确含义的元素。
[0003]需求的正确性是指单条需求是明确的、可验证的、与其他需求一致的，以及对需求集来说是必要的，并且，需求应该正确表达利益相关者的期望，是基于对上层需求的正确解释来分解和衍生需求，正确理解具体的目标和分析假设。需求的编写应避免指代不清晰、表述不准确、绝对用语、扩展项、免责项等现象的发生。
[0004]当前需求规范性检查的主要方式是通过需求文档在线评审，将条目化需求数据(全部或部分)作为对象，参与评审的人员可基于评审检查单中的评审要求，对每个需求条目发表评审意见并在线进行评论与回复，由评审组长进行评审意见的决策并最终确定每个需求是否通过评审。针对不通过的需求数据评审组长可直接创建评审问题，评审问题纳入评审问题的管理模块，提供相应的跟踪处理机制，包括问题创建、问题确认、问题解决、问题验证和问题关闭等诸多环节。这种规范性检查方式主要依靠人的处理，工作量大，审查环节复杂，不适用于大规模复杂系统需求的检查。
[0005]随着现代人工智能技术的发展，基于机器学习算法的语义分析技术已经日渐成熟。语言只是符号，是对思想认知体系的语义索引，人的思考以概念为基础单位，每个概念都是一个语义认知的单位语言表达的含义，即语言背后的认知体系是决定语言的根本。因此，对需求规范性检查，首先是站在在语义认识的基础之上对需求表达内容的分析，然后是对需求所表示概念的准确性表达。通过语义学习技术，能够将采用自然语言格式编写的需求表达为具有精确语义的对象。
[0006]总之，目前主流的需求管理工具通过在线评审的方式，有需求审查人员依据需求质量检查单对每条需求提出评审意见，然后将问题汇总，提交问题报告，然后对问题进行处理，这种方式需要消耗大量人力，时间长且效率低，不能有效保证需求的规范性。解决需求的规范性检查问题，能够根据需求的语义和语法规则自动校验需求的正确性，对于提高需求的编写质量、提升需求编写效率具有促进作用。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于语义学习的需求规范性检查方法及系统。
[0008]本专利技术技术解决方案为：一种基于语义学习的需求规范性检查方法，包括：
[0009]步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库；
[0010]步骤S2：需求编写人员通过查询所述非法词库的索引目录，将查询到的非法词同步到本地的非法词汇缓存库；
[0011]步骤S3：基于所述非法词汇缓存库，对所述需求编写人员输入的需求内容进行实时语法校验，并展示校验结果。
[0012]本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：
[0013]本专利技术公开了一种基于语义学习的需求规范性检查方法，以非法词汇缓存库作为基础，通过同步非法词库中非法词汇，在用户编写需求时，能够对输入的内容进行实时监控校验，按照非法类别对非法词汇进行背景标记，及时对用户提示。本专利技术提出方法使用简洁，能够对对检查规则灵活定制，满足需求编写规范的要求。
附图说明
[0014]图1为本专利技术实施例中一种基于语义学习的需求规范性检查方法的流程图；
[0015]图2为本专利技术实施例中基于语义学习的需求规范性检查方法的流程示意图；
[0016]图3为本专利技术实施例中非法词汇管理界面示意图；
[0017]图4为本专利技术实施例中非法词汇批量导入示意图；
[0018]图5为本专利技术实施例中非法词汇详情示意图；
[0019]图6为本专利技术实施例中非法词汇类型显示标记示意图；
[0020]图7为本专利技术实施例中一种基于语义学习的需求规范性检查系统的结构框图。
具体实施方式
[0021]本专利技术提供了一种基于语义学习的需求规范性检查方法，以非法词汇缓存库作为基础，通过同步非法词库中非法词汇，在用户编写需求时，能够对输入的内容进行实时监控校验。
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚，以下通过具体实施，并结合附图，对本专利技术进一步详细说明。
[0023]需求的规范性检查应该在用户需求、系统需求、系统元素等系统每一个层级开展，包含完整的产品需求集合。需求规范性检查的内容主要检查需求是否存在书写错误、有歧义、不符合基本规范、冗余、矛盾、事实错误、不完整、不可验证等问题，避免使用“通常”、“近似地”、“充分地”、“典型地”等副词和“辅助的”、“相关的”、“例行的”、“普通的”、“一般的”、“习惯的”等形容词，以及例外情况和指示代词等。
[0024]实施例一
[0025]如图1所示，本专利技术实施例提供的一种基于语义学习的需求规范性检查方法，包括下述步骤：
[0026]步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库；
[0027]步骤S2：需求编写人员通过查询非法词库的索引目录，将查询到的非法词同步到本地的非法词汇缓存库；
[0028]步骤S3：基于非法词汇缓存库，对需求编写人员输入的需求内容进行实时语法校验，并展示校验结果。
[0029]如图2所示，为本专利技术实施例的基于语义学习的需求规范性检查方法的流程示意图。
[0030]在一个实施例中，上述步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库，具体包括：
[0031]系统管理员登录服务器，在服务器建立非法词库，对非法词库按照类别建立索引目录，对非法词汇进行分类存储，每条非法词汇均包含内容、类别和建议修改的信息，并对非法词汇按照索引进行标记；系统管理员在索引目录下批量导入对应的非法词汇，以及对非法词汇进行增加、删除、更新操作。
[0032]本实施例所说明的非法词库的数据库对象表如表1所示，非法词汇表RDMS_ILLEGAL_WORDS主要存放非法词汇信息。其中，RDMS为项目标识，ILLEGAL为非法，WORDS为词汇。RDMS_ILLEGAL_WORDS表中的具体字段和数据类型，CONTENT表示非法词汇，TYPE表示非法词汇的类别，SUGGESTION是对非法词汇的修改建议，DESCRIPTION是对非法词汇违反规则的描述。
[0033]表1非法词汇表RDMS_ILLEGAL_WORDS
[0034]列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件/说明IDVARCHAR(50)非空主键CONTENTVAR本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义学习的需求规范性检查方法，其特征在于，包括：步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库；步骤S2：需求编写人员通过查询所述非法词库的索引目录，将查询到的非法词同步到本地的非法词汇缓存库；步骤S3：基于所述非法词汇缓存库，对所述需求编写人员输入的需求内容进行实时语法校验，并展示校验结果。2.根据权利要求1所述的基于语义学习的需求规范性检查方法，其特征在于，所述步骤S1：系统管理员在服务器端构建并维护非法词库，具体包括：系统管理员登录服务器，在所述服务器建立非法词库，对所述非法词库按照类别建立索引目录，对非法词汇进行分类存储，每条所述非法词汇均包含内容、类别和建议修改的信息，并对所述非法词汇按照索引进行标记；所述系统管理员在所述索引目录下批量导入对应的非法词汇，以及对所述非法词汇进行增加、删除、更新操作。3.根据权利要求2所述的基于语义学习的需求规范性检查方法，其特征在于，所述步骤S2：需求编写人员通过查询所述非法词库的索引目录，将查询到的非法词同步到本地的非法词汇缓存库，具体包括：需求编写人员通过前端查询非法词库的索引目录，将查询到的非法词汇同步...

【专利技术属性】
技术研发人员：苟朋，马洪波，王建卫，冯江涛，
申请(专利权)人：金航数码科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：