计算机研究与发展

作者：汪烨,陈骏武,夏鑫,姜波,

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,

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.

来源：2021年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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