文本需求用例的建模分析及实现

发布时间：2020-04-08 18:31

【摘要】：在软件开发过程中的需求工程阶段,用户需求通常是使用自然语言进行描述的。虽然基于自然语言描述的需求非常直观,但是其正确性却不容易验证。并且,这些需求use case需要人工进行建模和分析。随着软件系统的不断演化,文本需求复杂度的不断增加,人工建模分析的成本也会快速上升,为了缩短建模和分析的时间,提升软件开发效率,我们需要一种文本需求自动建模及检测的方法。目前已有的研究中,针对文本需求的自动建模主要存在两个问题,一是对文本需求中的自然语言有很多限制,二是在建模分析中需要过多人为参与,不能实现自动化。本文提出一种为文本需求use case自动建立High-level Message Sequence Chart(HMSC)模型并进行模型检测的方法及其实现。在该方法中,通过预置语法匹配规则,对自然语言不进行过多限制,同时,从建模到模型验证都是自动的,不需要过多人为参与。其主要步骤如下:1)为需要处理的句型建立语法匹配规则,并借助已有的自然语言处理工具,完成文本需求的信息抽取,建立use case静态模型;2)提出一种HMSC模型,以及从use case静态模型到HMSC模型的转换算法;3)基于HMSC模型,为其生成模型检测语言Promela代码,并借助SPIN完成需求的正确性验证。同时,本文还实现了一个文本需求自动建模分析工具,并通过两个实例European Integrated Railway Radio Enhanced Network和Online Shopping Mall来展示其自动建模分析的效果。本文的主要贡献点如下:1)提出一种从文本需求use case中提取信息并建立use case静态模型的方法。2)提出一种HMSC模型,以及如何完成从use case静态模型到HMSC模型的转换,并证明了其正确性。3)提出从HMSC模型到Promela代码的转换规则,并实现了转换算法。4)实现了一个文本需求use case自动建模分析工具。
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;TP391.1

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本文编号：2619686