广西师范大学学报(自然科学版)

2021, v.39(05) 110-121

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基于词嵌入和长短期记忆网络的非功能软件需求分类
Classification of Non-Functional Software Requirements Using Word Embeddings and Long Short-Term Memory

李冰;李智;杨溢龙;

摘要(Abstract):

非功能需求(non-functional requirements, NFR)描述了软件所需的一组质量属性,例如安全性、可靠性、性能等。为了开发高质量的软件产品,需要从软件需求规格说明书(software requirements specification, SRS)中提取NFR,如果此过程实现了自动化,不仅可以减少从大量需求中识别特定需求所涉及的人工、时间和精神疲劳,还可以帮助开发人员提供满足用户期望的高质量软件。针对此问题,本文采用深度学习特征提取和分类技术,提出一种基于预训练的BERT(bidirectional encoder representations from transformers)词嵌入和长短期记忆网络LSTM(long short-term memory)相结合的BERT-LSTM网络模型,用于质量软件开发的自动NFR分类。首先,通过BERT模型训练需求文本中的词向量,然后利用长短期记忆网络对词向量进行特征提取,最后使用Softmax分类器识别SRS中的NFR。实验表明,相比于其他算法,在由非功能需求和功能需求组成的PROMISE语料库中,BERT-LSTM网络模型在准确度、召回率、F_1得分等指标方面取得了最佳的效果。

关键词(KeyWords): 非功能需求;需求规格说明书;BERT;长短期记忆网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61862009);; 广西自然科学基金(2018GXNSFAA281314);; 广西研究生教育创新计划项目(JXXYYJSCXXM-001)

作者(Author): 李冰;李智;杨溢龙;

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DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2020111401

参考文献(References):

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