智能需求获取与建模研究综述

摘要：

需求获取和建模是指从需求文本或记录中获取显式和隐式的需求,并通过表格化、图形化、形式化等方法构建相应模型的过程,是软件开发过程中极为关键的一步,为后续系统设计与实现铺平道路,提高软件开发效率和质量,提升软件系统稳定性和可行性.研究者们在需求获取与建模方面获得了一系列研究成果,根据其关注阶段不同,可以将它们分为需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建3个方面.鉴于传统方法在知识获取、模型构建的准确性和效率方面一直存在弊端,近年来,越来越多的研究者们将具有广泛应用性的人工智能技术与需求获取、需求分类、需求建模方法相结合,提出了一系列智能需求获取与建模的方法和技术,从而弥补了传统方法的不足.着重从智能需求获取与建模角度着手,对近年来的研究进展进行梳理和总结.主要内容包括:1)统计并分析人工智能技术在需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建中使用的方法和技术;2)总结了智能需求获取与建模过程中采用的验证方法和评估方法;3)从科学问题和技术难点2个方面归纳得出目前智能需求获取与建模的关键问题,围绕集成式和动态化模型构建、与其他软件工程活动关联、智能需求知识分类的粒度、数据集构建、评估指标构建和工具支持6部分,阐述了上述问题的可能解决思路和未来发展趋势.

关键词：需求建模、人工智能、需求获取、自然语言处理、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共25页

页码：681-705