一種基于形式化規(guī)則的航電需求規(guī)范化方法

沈翔宇，王立松，康介祥，高忠杰，王 輝，尹 偉，仇智鵬

1(南京航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，南京 211106) 2(中國航空無線電電子研究所 軟件部，上海 200233)

1 引 言

近年來，隨著航空電子顯控系統(tǒng)功能的不斷增強(qiáng)和需求的日益增加，傳統(tǒng)的自然語言需求分析受到了很大的挑戰(zhàn).在軟件需求分析階段，自然語言需求中描述的任何事物的解釋和理解都可能受到地理、心理和個(gè)人等因素的影響.需求分析人員的工作是檢查并修復(fù)需求規(guī)范文檔中的歧義、不一致等問題.但是，分析人員由于缺乏相關(guān)專業(yè)背景知識，在閱讀自然語言需求[1]描述時(shí)可能會忽略自然語言需求自身的缺陷，如表述模糊、不可驗(yàn)證等問題，這將會導(dǎo)致需求表征出多種解釋和出現(xiàn)難以恢復(fù)隱式需求等狀況，造成需求分析人員、開發(fā)編程人員、具體用戶三者對需求理解不一致，導(dǎo)致項(xiàng)目成果和用戶需求相違背，增加工程成本.

相對于系統(tǒng)是使用非規(guī)范化需求對其記錄的情況，規(guī)范化需求則使用嚴(yán)格的方法對系統(tǒng)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)[2].在需求開發(fā)過程中，由于用戶和需求分析人員共同承擔(dān)需求分析的責(zé)任，所以強(qiáng)制使用規(guī)范化的語言來描述需求是不可能的.為了增強(qiáng)軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)對待開發(fā)軟件的了解，將自然語言需求[3]自動轉(zhuǎn)換為規(guī)范化需求的規(guī)范化過程就顯得尤為重要.

本文的主要工作是設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)面向航空電子顯示系統(tǒng)領(lǐng)域的自然語言需求的規(guī)范化方法.該方法借助Stanford Parser詞法分析器[4，5]相應(yīng)的規(guī)則實(shí)現(xiàn)自然語言需求到規(guī)范化需求的轉(zhuǎn)換.因而能夠有效避免用自然語言描述需求出現(xiàn)的問題，提高項(xiàng)目開發(fā)成果的準(zhǔn)確性，降低工程成本.

2 相關(guān)工作

需求形式化是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，要求需求分析人員需同時(shí)具備形式化方法方面的專業(yè)知識和相關(guān)需求的領(lǐng)域知識.因此，形式化過程既耗時(shí)又容易出錯(cuò).針對將指定軟件的自然語言需求轉(zhuǎn)換為正式規(guī)范需求的研究難點(diǎn)，很多相關(guān)人員對其進(jìn)行了研究，研究的方法主要包括：

1)基于自然語言處理技術(shù)的方法：文獻(xiàn)[6]回顧了將自然語言(NL)需求形式化為離散時(shí)間的時(shí)間邏輯的現(xiàn)有方法和潛在方法.證明自然語言語法結(jié)構(gòu)的限制以及處理其歧義性仍是目前面臨的重要問題.該方法主要是使用需求語句的語法結(jié)構(gòu)從原始需求中獲得正式規(guī)范需求.

2)基于規(guī)則的方法：文獻(xiàn)[7]是對機(jī)器翻譯中語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(SWT)使用的調(diào)查.這項(xiàng)調(diào)查工作表明，SWT技術(shù)處理需求中的歧義效果顯著.文獻(xiàn)[8]主要研究與需求形式化相關(guān)的自然語言(NL)處理方法，包括從自然語言需求以及形式化過程中生成本體和統(tǒng)一建模語言(UML)類圖的方法.文獻(xiàn)[9]提出了一種通過識別文本中的完整三元組和部分三元組來指導(dǎo)本體填充需求識別過程的方法，同時(shí)使用訓(xùn)練語料庫中的循環(huán)句法語義形式形成提取規(guī)則，提取其中與屬性實(shí)例相對應(yīng)的三元組術(shù)語，得到形式化結(jié)果需求.基于規(guī)則的方法主要使用人工智能理論從原始需求中衍生出正式規(guī)范需求，不需要語義分析.

上述方法雖然都能夠完成非規(guī)范需求轉(zhuǎn)換為規(guī)范化需求的形式化過程，但是都沒有考慮將規(guī)則和自然語言處理兩種方法結(jié)合共同處理原始自然語言需求.

3 規(guī)則中符號的基本定義

本節(jié)主要定義了出現(xiàn)在轉(zhuǎn)換規(guī)則中的符號的含義.利用符號表示自然語言需求語句[10]以及語句中的成分，為后續(xù)工作提供便利.

定義1.自然語言需求語句

自然語言需求語句是使用某種自然地跟隨文化演化的語言(如：漢語、英語等)描述利益相關(guān)者對工程的要求，一條自然語言需求語句用小寫字母r表示.

定義2.自然語言需求

自然語言需求是由自然語言需求語句(r)組成的集合，不同的自然語言需求語句(r)使用不同的自然數(shù)下標(biāo)進(jìn)行區(qū)分.其中，自然語言需求用大寫字母R表示.即自然語言需求集合R表示為：R={r1，r2，r3，……}.

定義3.自然語言需求語句的主語

自然語言需求語句(r)的主語是需求語句中表達(dá)和描述的人或物，是需求敘述的主體.本文中使用小寫字母s表示需求語句中的主語，不同的主語(s)使用不同的自然數(shù)下標(biāo)進(jìn)行區(qū)分.需求語句中所有的主語組成主語集合，用大寫字母S表示.即主語集合S表示為：S={s1，s2，s3…}.

定義4.自然語言需求語句的謂語

自然語言需求語句(r)的謂語是說明主語執(zhí)行的動作或者面對的狀態(tài).謂語可以由動詞擔(dān)任，一般位于主語的后面.對于自然語言需求中出現(xiàn)情態(tài)動詞和動詞組合的情況，本文中規(guī)定將情態(tài)動詞和動詞作為整體分析，如在需求語句：“I can open the door.”中，規(guī)定該需求語句中只有一個(gè)謂語動詞“can open”.需求中的謂語使用小寫字母v表示.不同的謂語(v)使用不同的自然數(shù)下標(biāo)進(jìn)行區(qū)分，需求中所有的謂語組成謂語集合，用大寫字母V表示.即謂語集合V表示為：V={v1，v2，v3，…}.

定義5.自然語言需求語句的賓語

自然語言需求語句(r)的賓語是動作的對象或者承受者，經(jīng)常位于及物動詞或者介詞的后面.賓語可以由名詞、代詞、數(shù)詞、賓語從句等來擔(dān)任.本文使用小寫字母o表示需求語句中所有的賓語.不同的賓語(o)使用不同的自然數(shù)下標(biāo)進(jìn)行區(qū)分.采用大寫字母O表示需求語句中所有的賓語組成賓語集合，即：O={o1，o2，o3，…}.

定義6.規(guī)范化的自然語言需求語句和規(guī)范化的自然語言需求

規(guī)范化需求語句是一條具有完整的單主語、單謂語和單賓語的需求語句.本文使用小寫符號fr表示規(guī)范化需求語句，對于不同的規(guī)范化需求語句(fr)使用不同的自然數(shù)下標(biāo)進(jìn)行區(qū)分.所有的規(guī)范化自然語言需求語句組成的集合稱為一個(gè)系統(tǒng)的規(guī)范化需求，用大寫符號FR表示.本文將規(guī)范化需求定義如下：

FR={fr1，fr2，fr3，…}?S×V×O

其中，S×V×O表示主語集合S、謂語集合V和賓語集合O的笛卡爾積.其中FR定義為主語集合S、謂語集合V和賓語集合O的子集的形式，本文的第4節(jié)，將會在不同的需求語句模式下對FR詳細(xì)分析.另外，對于主語、賓語是由主語從句、賓語從句擔(dān)任的情況，只需要主語和賓語從句符合規(guī)范化需求的條件，即判定主語和賓語部分符合規(guī)范化需求，并且將一條主語或賓語從句視為需求語句的一個(gè)主語或賓語.當(dāng)需求語句中出現(xiàn)多條主語或賓語從句時(shí)，需求語句具有多主語或多賓語.

4 自然語言需求到規(guī)范化需求的轉(zhuǎn)換

本節(jié)主要定義了自然語言需求語句的模式情形并根據(jù)需求語句的模式定義相應(yīng)的轉(zhuǎn)換規(guī)則.

4.1 自然語言需求語句模式情形定義

傳統(tǒng)的自然語言需求語句由陳述句組成.但為了滿足需求表述的完整性，利益相關(guān)者會在需求語句中添加獨(dú)立成句的約束條件，通常由“在以下情況下”(In the following cases)、“當(dāng)…時(shí)”(when)等連接句連接.針對上述情形，本文將自然語言需求分為陳述句和含有條件語句的兩種模式，同時(shí)將兩種模式劃分成六種情形，每種情形使用特定的符號表示.表1列舉了所有自然語言需求語句出現(xiàn)的情形以及符號定義等屬性.

表1 自然語言需求語句情形定義及符號表示

4.2 自然語言需求是陳述語句形式的轉(zhuǎn)換規(guī)則

4.2.1 陳述句為(s1，v1，o1o2…on)的情形

當(dāng)陳述句由單主語、單謂語、多賓語組成時(shí)，將主語、謂語、賓語放入相應(yīng)的主語集合S、謂語集合V和賓語集合O中，例如集合：S={s1}，V={v1}，O={o1，o2，o3}，對集合S、集合V和集合O使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求語句集合FR，即：

FR=S×V×O={(s1，v1，o1)，(s1，v1，o2)，(s1，v1，o3)}

4.2.2 陳述句為(s1s2…sn，v1，o1)的情形

當(dāng)陳述句由多主語、單謂語、單賓語組成時(shí)，將主語放入主語集合S，謂語和賓語放入謂語集合V和賓語集合O中，例如集合：S={s1，s2，s3}，V={v1}，O={o1}，對集合S、集合V和集合O使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求語句集合FR，即：

FR=S×V×O={(s1，v1，o1)，(s2，v1，o1)，(s3，v1，o1)}

4.2.3 陳述句為(s1s2…sn，v1，o1o2…on)的情形

當(dāng)陳述句由多主語、單謂語、多賓語組成時(shí)，將主語放入主語集合S，謂語和賓語放入謂語集合V和賓語集合O中，例如集合：S={s1，s2}，V={v1}，O={o1，o2}，對集合S、集合V和集合O使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求語句集合FR，即：

FR=S×V×O={(s1，v1，o1)，(s1，v1，o2)，(s2，v1，o1)，(s2，v1，o2)}

4.3 自然語言需求是含有條件語句形式的轉(zhuǎn)換規(guī)則

此情形的需求語句規(guī)范化過程是將初始的需求語句按照條件句和條件滿足后執(zhí)行的動作分成兩個(gè)單獨(dú)的部分，并將兩部分分割成多條獨(dú)立的語句，且每條語句都應(yīng)是陳述句，再按照對應(yīng)的模式規(guī)則進(jìn)行規(guī)范化處理.

4.3.1 需求語句為(r1r2…rn，fr1fr2…frn)的情形

此情形中，需求語句由非規(guī)范化語句和規(guī)范化語句組成.非規(guī)范化語句按照陳述句中的某種模式相應(yīng)的轉(zhuǎn)換規(guī)則完成規(guī)范化.例如：自然語言需求是(r1，fr1)的情形.將非規(guī)范化的自然語言需求語句(r1)按照陳述句中的某種規(guī)則規(guī)范化得到規(guī)范化需求語句fr1.原始需求中另一條需求語句(fr1)即規(guī)范化需求語句fr2.對fr1、fr2使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求的集合FR，即：

FR={fr1，fr2}

4.3.2 需求語句為(r1r2…rn)的情形

此情形中，需求語句由多條非規(guī)范化語句組成.在規(guī)范化過程中，本文將非規(guī)范化需求語句分開，分別按照陳述句中某種模式的轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行規(guī)范化.例如：自然語言需求是(r1r2)的情形.將需求語句分開得到非規(guī)范化需求語句r1和r2，分別按照陳述句中的某種規(guī)則規(guī)范化得到規(guī)范化需求語句fr1、fr2，對其使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求的集合FR，即：

FR={fr1，fr2}

4.3.3 需求語句為(fr1fr2…frn)的情形

此情形中，需求語句由多條規(guī)范化語句組成.本文將這類需求語句拆分開，形成規(guī)范化短句即可完成規(guī)范化轉(zhuǎn)換過程.例如：需求語句是由兩條規(guī)范化需求語句fr1、fr2組成的情形(fr1fr2).將需求語句拆開得到規(guī)范化需求語句fr1和fr2，對其使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取此類情形的規(guī)范化需求的集合FR，即：

FR={fr1，fr2}

為證明上述情形的規(guī)則的準(zhǔn)確性，設(shè)置規(guī)則準(zhǔn)確性定理如下：

定理1.設(shè)需求語句在經(jīng)過詞法分析之后得到主語集合S、謂語集合V和賓語集合O，并且經(jīng)過規(guī)則轉(zhuǎn)換之后滿足S×V×O?FR，則認(rèn)為此條規(guī)則的規(guī)范化轉(zhuǎn)換正確.

證：1)設(shè)需求語句是(s1s2…sn，v1，o1o2…on)情形的條件下，S×V×O?{s1，s2，…，sn}×{v1}×{o1，o2，…，on}?{(s1，v1，o1)，(s2，v1，o1)，…，(sn，v1，on)}?{fr11，fr12，…，frnn}=FR.故在此情形中該規(guī)則的準(zhǔn)確性滿足條件.由于(s1，v1，o1o2…on)情形和(s1s2…sn，v1，o1)情形包含于(s1…sn，v1，o1o2…on)情形，所以上述陳述句規(guī)則的準(zhǔn)確性均滿足條件.

2)設(shè)需求語句是(r1r2…rn)情形的條件下，根據(jù)陳述句中的規(guī)則定義可得到前提：r1?fr1，r2?fr2，…，rn?frn，∴{fr1}×{fr2}×…×{frn}?{fr1，fr2，…，frn}=FR.故在此情形中該規(guī)則的準(zhǔn)確性滿足條件.由于(r1r2…rn，fr1fr2…frn)情形和(fr1fr2…frn)情形包含于(r1r2…rn)情形，所以上述含有條件句的轉(zhuǎn)換規(guī)則的準(zhǔn)確性均滿足條件.

綜上所述，無論需求語句處于何種情形，上述情形的規(guī)則的準(zhǔn)確性均滿足條件，證畢.

5 基于自然語言處理(NLP)的自然語言需求語句的語法分解和模式判定

本節(jié)結(jié)合具體航空電子顯控系統(tǒng)的需求語句，根據(jù)Stanford Parser解析器輸出的語法樹提取語句中的主語、謂語、賓語等信息進(jìn)行模式判定.

5.1 Stanford Parser簡介

Stanford Parser是一款基于Java實(shí)現(xiàn)的開源句法解析的工具[11]，主要是基于優(yōu)化的概率模型和詞匯依存的語法分析方法.概率模型用于從輸入語句的眾多分析結(jié)果中選擇概率最大的分析結(jié)果.詞匯依存的語法分析方法提供語句內(nèi)各成分之間的結(jié)構(gòu)依賴分析結(jié)果，即在短語結(jié)構(gòu)樹的基礎(chǔ)之上加入了中心詞分析.通過這兩個(gè)功能部件，Stanford Parser可以獲取語句中各成分的句法功能和結(jié)構(gòu)，能有效提取需求語句的組成成分，為需求分析人員減輕壓力.

5.2 自然語言需求語法分解和需求語句模式判定

本章節(jié)利用Stanford Parser解析器，以陳述句中(s1s2…sn，v1，o1)的情形和含有條件句模式中(r1r2…rn，fr1fr2…frn)的情形需求語句為例(注：其他陳述句情形和其他含有條件句模式的情形與本文列舉的兩例的處理方式類似).將它們作為輸入，根據(jù)輸出的語法樹判斷需求語句的模式，再利用相應(yīng)的模式規(guī)則進(jìn)行算法設(shè)計(jì).

5.2.1 需求語句是(s1s2…sn，v1，o1)的情形

在此情形中，結(jié)合航空電子顯控系統(tǒng)的自然語言需求舉例如下所示：When reverser deployed in flight or When reverser didn′t commanded should activate the FDAs alert ′reverse deployment′.經(jīng)過Stanford Parser分析后得到該條需求語句的語法樹，語法樹輸出如圖1所示.

圖1 (s1s2…sn，v1，o1)情形的語法樹

根據(jù)語法樹判斷該條需求語句總共有3條分支.第1條分支是帶有when從句(SBAR)的分支，從葉子節(jié)點(diǎn)獲取需求語句的主語是由or連接的兩個(gè)when引導(dǎo)的從句充當(dāng).第2條分支是包含兩條子樹的動詞短語(VP)，一條顯示情態(tài)動詞和動詞構(gòu)成的謂語.另一條顯示由名詞短語(NP)和動詞短語(VP)分支構(gòu)成的賓語.第3條分支代表該條需求結(jié)束.綜合以上分析，判斷出該需求語句是屬于(s1s2，v1，o1)情形.

5.2.2 需求語句是(r1r2…rn，fr1fr2…frn)的情形

在此情形中，結(jié)合航空電子顯控系統(tǒng)的自然語言需求舉例如下所示：When the display and control system fails in the module or equipment，the system configuration can realize that the functions of the display and control system will not be degraded in a certain degree.經(jīng)過Stanford Parser分析得到這條需求的語法樹，語法樹輸出如圖2所示.

圖2 (r1r2…rn，fr1fr2…frn)情形的語法樹

根據(jù)語法樹判斷該條需求總共有5條分支.從葉子節(jié)點(diǎn)獲取第1條分支是由when從句(SBAR)構(gòu)成的主語、動詞短語(VP)構(gòu)成謂語和由介詞or連接多個(gè)名詞短語(NP)構(gòu)成的賓語.因此第1個(gè)分支是(s1，v1，o1o2…on)情形的不規(guī)范的需求.第3條分支的葉子節(jié)點(diǎn)表示由名詞短語(NP)構(gòu)成的主語，第4條分支是由情態(tài)動詞(MD)和動詞短語(VB)構(gòu)成的謂語.最后一條分支是由that引導(dǎo)的規(guī)范化從句(SBAR)充當(dāng)賓語.這3條分支組成一條規(guī)范化需求.綜上，此需求語句是(r1，fr1)情形.

6 基于規(guī)則的需求規(guī)范化處理

自然語言需求語句經(jīng)過上述的步驟分析，能夠清晰地獲取需求語句的模式.本節(jié)將根據(jù)需求對應(yīng)的模式規(guī)則進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，最終實(shí)現(xiàn)自然語言需求到規(guī)范化需求語句的自動轉(zhuǎn)換.

6.1 需求語句是(s1s2…sn，v1，o1)的情形

結(jié)合5.2.1節(jié)的自然語言需求內(nèi)容，進(jìn)行算法設(shè)計(jì)如下所述：將需求輸入Stanford Parser詞法解析器得到語法樹并進(jìn)行遍歷.由于該模式是多主語、單謂語、單賓語的情形，遍歷時(shí)提取需求語句中的主語、謂語和賓語，放入相應(yīng)的語集合中.利用對應(yīng)的規(guī)則，將謂語集合和賓語集合中的元素使用笛卡爾積運(yùn)算，獲取規(guī)范化需求的謂語和賓語，再和主語集合使用笛卡爾積運(yùn)算并輸出，即可得到整條需求語句的規(guī)范化需求.自然語言需求語句轉(zhuǎn)化為規(guī)范化需求語句的算法，如算法1所示.

算法1.(s1s2…sn，v1，o1)情形的算法

輸入：需求語句的解析樹

輸出：FR規(guī)范化后的需求

1.S←R//遍歷語法樹的主語分支存入集合S

2.V←R//遍歷語法樹的謂語分支存入集合V

3.O←R//遍歷語法樹的賓語部分存入集合O

4.//將集合V和O的元素使用笛卡爾積組成規(guī)范化需求的謂語和賓語

5.(v，o)←V×O

6.//將主語取出與謂語和賓語結(jié)合

7.foralls∈Sdo

8. add(s，v，o)toFR

9.endfor

10.returnFR

遍歷語法分析樹，將需求語句中的主語、謂語和賓語提取到相應(yīng)的集合中，并使用笛卡爾積輸出該條需求語句的規(guī)范化需求.表2表示這種情形的自然語言需求語句結(jié)構(gòu)分析以及規(guī)范化過程，圖3則表示最后規(guī)范化需求的結(jié)果.

表2 (s1s2…sn，v1，o1)情形的規(guī)范化過程

圖3 (s1s2…sn，v1，o1)情形的規(guī)范化結(jié)果

同時(shí)對本例的自動轉(zhuǎn)換進(jìn)行準(zhǔn)確性證明如下：根據(jù)第4節(jié)的定理1和語法樹的判斷，可得主語S={s1，s2}，謂語V={v1}，賓語O={o1}.

flight”，s2=“reverserdidn′t commanded”，v1=“should activate”，o1=“the FDAs alert ′reverse deployment′”代入上式即可，證畢.

6.2 需求語句是(r1…rn，fr1…frn)的情形

結(jié)合5.2.2節(jié)的自然語言需求內(nèi)容，進(jìn)行算法設(shè)計(jì)如下所示：將需求輸入Stanford Parser詞法解析器得到語法樹進(jìn)行遍歷.由于該模式是由規(guī)范化語句和自然需求語句組成，遍歷語法樹時(shí)提取需求語句中的規(guī)范化需求語句，放入規(guī)范化需求語句的集合.同時(shí)提取出非規(guī)范化需求語句中的主語、謂語和賓語，放入相應(yīng)的集合.利用規(guī)則，將非規(guī)范化需求語句使用笛卡爾積運(yùn)算，得到規(guī)范化需求.最后將得到的規(guī)范化需求和提煉出的規(guī)范化需求使用笛卡爾積運(yùn)算并輸出，即可得到該條需求語句的規(guī)范化需求.自然語言需求語句轉(zhuǎn)化為規(guī)范化需求語句的算法，如算法2所示.

算法2.(r1…rn，fr1…frn)情形的算法

輸入：需求語句的解析樹

輸出：FR規(guī)范化后的需求

1.S←R//將非規(guī)范化需求語句的主語存入集合S

2.V←R//將非規(guī)范化需求語句的謂語存入集合V

3.O←R//將非規(guī)范化需求語句的賓語存入集合O

4.fr←R//將規(guī)范化需求語句部分賦值給fr

5.//取出主語謂語和賓語與fr結(jié)合

6.foralls∈S，v∈V，o∈Odo

7. add(s，v，o，fr)toFR

8.endfor

9.returnFR

遍歷語法分析樹，將需求語句中非規(guī)范化需求部分的主語、謂語和賓語提取到相應(yīng)的集合中，同時(shí)將規(guī)范化需求賦值給規(guī)范化需求中的元素.將主語、謂語和賓語集合和規(guī)范化需求運(yùn)用笛卡爾積運(yùn)算，輸出該條需求語句的規(guī)范化需求.表3和圖4分別表示這種情形的自然語言需求語句結(jié)構(gòu)分析以及規(guī)范化過程和最后規(guī)范化需求的結(jié)果.

圖4 (r1…rn，fr1…frn)情形的規(guī)范化結(jié)果

表3 (r1…rn，fr1…frn)情形的規(guī)范化過程

同時(shí)對本例的自動轉(zhuǎn)換進(jìn)行準(zhǔn)確性證明如下：根據(jù)第4節(jié)的定理1和語法樹的判斷.可知非規(guī)范化需求語句r1是(s1，v1，o1o2)情形，且主語S={s1}，謂語V={v1}，賓語O={o1，o2}.

在相關(guān)的研究中，將原始的自然語言需求經(jīng)過Stanford Parser詞法分析器輸出語法樹之后，采用UML類圖輔助需求分析，解決自然語言需求中出現(xiàn)的二義性等問題[12，13].本文以(r1…rn，fr1…frn)情形為例，畫出此情形的UML類圖和狀態(tài)機(jī)圖如圖5所示.

圖5 (r1..rn，fr1..frn)的UML類圖和狀態(tài)機(jī)圖

在圖5中使用狀態(tài)機(jī)圖表示when從句(條件句)，UML類圖表示主句.通過程序生成的UML類圖可知UML類圖生成方法繁瑣，耗時(shí)長效率低，分析自然語言需求中的對象及其關(guān)系的準(zhǔn)確率、需求表達(dá)語義的清晰度不高，甚至相關(guān)工作中有些都沒有考慮帶從句的自然語言需求的解決方法等問題，且程序只能生成UML類圖，對于UML類圖無法表示的自然語言需求不予考慮，給需求分析工作帶來了極大的不便.本文采用基于笛卡爾積的規(guī)則，能夠快速的對自然語言需求進(jìn)行自動轉(zhuǎn)換，輸出準(zhǔn)確率高的、符合原始需求表達(dá)的語義的規(guī)范化需求.表4具體地列出相關(guān)研究中使用UML類圖和使用規(guī)則分析、規(guī)范化需求的相同點(diǎn)和不同點(diǎn).

表4 使用規(guī)則和UML類圖規(guī)范需求的對比

7 總 結(jié)

本文結(jié)合規(guī)則的方法和自然語言處理技術(shù)的方法提出了基于形式化轉(zhuǎn)換規(guī)則的需求規(guī)范化方法.主要利用自然語言處理[14]技術(shù)對航空電子顯控系統(tǒng)的自然語言需求進(jìn)行分析，再結(jié)合形式化轉(zhuǎn)換規(guī)則規(guī)范化處理分析結(jié)果.在轉(zhuǎn)換規(guī)則中，利用集合論和笛卡爾積的思想，將自然語言需求語句中的組成成分——主語、謂語和賓語用集合表述，使用笛卡爾積運(yùn)算組成輸出規(guī)范化需求，避免了自然語言語句[15]中出現(xiàn)的表述模糊等問題.本文的實(shí)驗(yàn)部分借助Stanford Parser解析器輸出的語法樹，根據(jù)不同的需求模式制定相應(yīng)的算法，實(shí)現(xiàn)從自然語言需求到規(guī)范化需求的自動轉(zhuǎn)換，為后續(xù)自動提取SCR方法中的變量提供了便利.

在基于規(guī)則的規(guī)范化需求中，這些規(guī)則具有很強(qiáng)的形式描述和生成能力，能夠有效地處理自然語言描述需求時(shí)出現(xiàn)的各種問題.基于規(guī)則的轉(zhuǎn)換方法[16]具有普適性，不會因?yàn)檎Z種的不同而失去效應(yīng)，同時(shí)這些方法也適用于其他語言表述的自然語言需求.尤其是在需要豐富的語言學(xué)知識支持的航空領(lǐng)域當(dāng)中，基于規(guī)則的需求轉(zhuǎn)換方法是必不可少的.