CN110826312B - 一种软件需求规格说明书的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种软件需求规格说明书的评价方法,将所述软件需求规格说明书的目录项进行提取和保存,使用词典匹配方法与预存的标准目录中的,具有不同权值的目录项进行一一匹配;获取所有与所述软件需求规格说明书的目录中的任一目录项匹配成功的,标准目录的目录项对应的权值,并进行累加得到所述软件需求规格说明书的结构完整度;将所述结构完整度与预设的完整度等级进行匹配,得到所述软件需求规格说明书的结构完整性等级;返回所述结构完整度、完整性等级以及所述标准目录。本发明相比现有的人工方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档的结构完整性,有效反应出SRS文档的质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。
Description
技术领域
本发明涉及的技术领域为软件工程领域,具体涉及一种软件需求规格说明书评价方法。
背景技术
软件需求规格说明书(SRS文档)用于收集用户需求,是在软件开发过程中对***的约束,是验证软件开发的过程产品和最终产品正确性的基准。SRS文档的质量是软件产品正确开发,验证和交付的重要因素。对SRS文档进行评估能快速的反映SRS文档的质量,并且能够根据评价指标有针对性的对SRS文档进行修改,以使得SRS文档更加完整和正确。软件需求规格说明书通常由自然语言描述组成,目前存在的软件需求规格说明书(SRS)的评价方法主要有:
运用机器学习评估需求文档质量的方法,例如基于案例推理的需求质量评价法,该方法将案例推理用于软件需求规范质量的分析。当评估新的案例时,从案例库中检索先前存储的评估案例或修改相似案例,用于为新案例提供质量分析结果。但这类方法在需求文档的评估方面存在局限性,其准确性主要取决于数据集以及所选用的学习算法。重点关注于需求质量属性的评价方法(如是否正确,是否可靠,是否可追溯),通过直接考量需求的一些属性来评估需求的质量。在这种方法中,一些考量的指标仍需要人为的决策,评价效率低下,且容易遗漏质量属性难以表示的需求缺陷。另外还有一些方法侧重于文档编写的规范性评价,如错别字,目录与正文匹配,这种评价法只能反映出需求文档编写是否规范,而无法反映出需求文本的整体质量。在以上方法中,前两者着重评估了需求的质量(即这个需求是好是坏),后者着重评估了编写的规范性。对SRS文档的表述和内容结构的评价没有过多的涉及,上述方法都忽略了对SRS文档表述和内容上的评估,即忽略了软件需求规格说明书简洁性、明确性、完整性的评价,造成现有的软件需求规格说明书的评估方法并不能准确的评估SRS文档的结构质量。
因此,如何解决现有的软件需求规格说明书的评估方法并不能准确的评估SRS文档的结构质量已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种软件需求规格说明书评价方法,用以解决现有的软件需求规格说明书的评估方法并不能准确的评估SRS文档的结构质量的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提出的技术方案为:
一种软件需求规格说明书的评价方法,应用于软件需求规格说明书评估***中,包括以下步骤:
读入软件需求规格说明书;
对所述软件需求规格说明书的目录进行提取和保存;
使用词典匹配方法将所述软件需求规格说明书的目录中的目录项与预存的标准目录中的,具有不同权值的目录项进行一一匹配;获取所有与所述软件需求规格说明书目录中的任一目录项匹配成功的,标准目录的目录项对应的权值,并进行累加得到所述软件需求规格说明书的结构完整度;
将所述结构完整度与预设的完整度等级进行匹配,得到所述结构完整性等级;
返回所述结构完整度、完整性等级以及所述标准目录。
优选的,根据需求规格说明书目录以数字开头,以数字结尾的特点使用正则表达式“^[0-9].*[0-9]$”对所述说明书的目录进行提取和保存。
优选的,预存的标准目录中,具有不同权值的目录项包括:权值为5的目录项、权值为6的目录项、权值为8的目录项以及权值为10的目录项;其中,权值为5的目录项包括目的、范围、定义与缩写、参考文献、产品视角、产品功能、用户特性及索引;权值为6的目录项包括约束与限制、假设与依赖及附录;权值为8的目录项包括外部接口、性能需求、数据库需求及软件质量属性;权值为10目录项包括功能需求。
优选的,所述完整度等级包括四个等级,分别为“结构不完整,内容缺失严重”、“结构不完整,内容有较大缺失”、“结构基本完整,内容有少量缺失”以及“结构基本完整,内容基本完整”;若完整度得分小于75分的,判定为结构不完整,内容缺失严重;若完整度得分大于或等于75分,并小于85分,判定为结构不完整,内容有较大缺失;若完整度得分大于或等于85分,并小于95分,判定为结构基本完整,内容有少量缺失;若完整度得分大于或等于95分,并小于或等于100分,判定为结构基本完整,内容基本完整。
优选的,所述评价方法还包括表述简洁性评价,所述表述简洁性评价包括:
通过词典匹配算法在软件需求规格说明书中查找所述预存的命令性词汇,若查找到所述预存的命令性词汇,则将所述命令性词汇所在的句子判定为命令性句子;
计算所述软件需求规格说明书中的命令性句子数占总句子数的比值,得到所述软件需求规格说明书的简洁度;
将所述简洁度与预设的简洁度等级进行匹配,得到所述表述简洁性等级;
返回所述软件需求规格说明书的简洁度、简洁性等级、总句子数以及命令性语句的句子数。
优选的,获取所述软件需求规格说明书的总句子数,包括:
以句号、分号、感叹号以及问号为分隔符,使用切分函数对软件需求规格说明书进行切分,统计所述切分函数切分完所述说明书所需的切分次数作为所述说明书的总句子数;
获取所述软件需求规格说明书的命令性语句的句子数,包括:
在判定命令性句子时,每判定成功一个命令性句子,保存该命令性句子,并令命令性句子总数加一。
优选的,所述简洁度等级包括四个等级:分别为简洁性差、简洁性一般、简洁性较好以及简洁性好;当简洁度小于10%,则判定为简洁性差;当简洁度大于或等于10%,并小于15%,则判定为简洁性一般;当简洁度大于或等于15%,并小于20%,则判定为简洁性较好;当简洁度大于或等于20%时,则判定为简洁性好。
优选的,所述评价方法还包括表述明确性评价,所述表述明确性评价包括:
通过词典匹配算法和预存的模糊性词汇查找出所述软件需求规格说明书中所有的模糊性语句;
统计所述软件需求规格说明书中模糊性语句的句子数,并根据预设的明确性等级判定所述软件需求规格说明书的明确性所属的明确性等级;
返回所述模糊表述句、模糊表述句子数以及明确性等级。
优选的,所述明确性等级包括五个等级,分别为明确性差、明确性较差、明确性一般、明确性较好以及明确性好;当模糊表述句大于或等于15句,则判定为明确性差;当模糊表述句大于或等于10句,并小于15句,则判定为明确性较差;当模糊表述句大于或等于5,并小于10句,则判定为明确性一般;当模糊表述句大于或等于1,并小于5句,则判定为明确性较好;当模糊表述句子数为0,则判定为明确性好。
本发明具有以下有益效果:
1、本发明中的软件需求规格说明书的评价方法,能对SRS文档文本结构完整性做出检测和评价。本发明相比依靠人工阅读评价软件需求规格说明书的方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档结构的完整性,有效反应出SRS文档的结构质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。
2、在本发明的优选方案中,还能对SRS文档文本表述简洁性做出检测和评价。本发明相比依靠人工阅读评价软件需求规格说明书的方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档文本表述的简洁性,更加有效反应出SRS文档的整体质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。
3、在本发明中的优选方案中,还能对SRS文档文本表述明确性做出检测和评价。本发明相比依靠人工阅读评价软件需求规格说明书的方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档内容表述的明确性,更加有效反应出SRS文档的整体质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。
4、在本发明优选方案中本发明在评价结果中的返回项能有效提示编写者对SRS文档进行有针对性的修改,加速修改效率,提高SRS文档的质量。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明优选实施例的软件需求规格说明书表述缺陷检测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例一:
IEEE standards 830-软件需求推荐实践中指出良好的软件需求规格说明书(SRS文档)应该具有完整的特点。并且IEEE standards 830中给出了推荐软件需求规格说明书中应该包含的目录大纲(我们称为标准目录),并指出好的需求规格说明书应该包含大纲内的所有内容。对于一篇待评价的SRS文档,对其目录项进行检测是最直接快速且较为准确的完整性评价方法。为便于评估SRS文档的完整性,引入完整度的概念,为标准目录的每个目录项都赋予权值,完整度得分即为待测文档中所包含的标准目录项的对应权值的累加。若待测文档的目录包含了标准目录中的所有目录项,则完整度得分为100。
本发明提供了一种软件需求规格说明书的评价方法,应用于软件需求规格说明书评估***中,参见图1,包括以下步骤:
读入软件需求规格说明书;
对所述软件需求规格说明书的目录进行提取和保存;
使用词典匹配方法将所述软件需求规格说明书的目录中的目录项与预存的标准目录中的,具有不同权值的目录项进行一一匹配;获取所有与所述软件需求规格说明书目录中的任一目录项匹配成功的,标准目录的目录项对应的权值,并进行累加得到所述软件需求规格说明书的结构完整度;
将所述结构完整度与预设的完整性等级进行匹配,得到所述需求规格说明书结构完整性等级;
返回所述结构完整度、完整性等级以及所述标准目录。
本发明中的软件需求规格说明书的评价方法,能对SRS文档文本结构完整性做出检测和评价。本发明相比依靠人工阅读评价软件需求规格说明书的方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档结构的完整性,有效反应出SRS文档的结构质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。
实施例二:
实施例二是实施例一的拓展实施例,其与实施例一的不同之处在于,对如何进行结构完整性评价进行了优化,此外,根据软件需求规格说明书作为软件开发过程中验证软件产品正确性的基准,其应该具有简洁,明确,完整的特性,即需求表述简洁易读,不存在二义性模糊性表述,文本结构应完整。因此,实施例二,还增加了对软件需求规格说明书进行表述简洁性评价和内容表述明确性评价。
其中,对结构完整性评价进行优化具体为:
根据结构完整性的特点和软件需求规格说明书的特点,本发明采用完整度评价软件需求规格说明书的完整性,本发明中的完整度是指待评价的软件需求规格说明书的目录结构中是否包含IEEE Standards 830中建议的目录项以及包含的目录项的数量。为计算软件需求规格说明书的结构完整度,需将IEEE Standards 830中建议的标准目录中的所有目录项赋予权值。每个目录项的内容对于软件需求规格说明书的重要程度是不同的,例如:“功能需求”描述了***的基本行为和必须具备的处理事务的能力,是软件需求规格说明书的重点内容,应该赋予高的权值。“外部接口”描述了使用其他所需软件产品(如:数据管理***)以及其他应用程序***接口的消息内容和格式,对于***的数据传输和功能实现具有重要作用,应赋予较高的权值。而“目的”,“范围”,“定义与缩写”,“参考文献”等在需求规格说明书中起到总结和解释的作用,对SRS文档的整体质量和软件***的正确实现产生影响较小,应赋予较低的权值。所有的目录项根据其内容对需求规格说明书质量的影响和确保软件产品正确实现的影响程度不同而赋予了不同的权值,并将不同权值的目录项保存于不同权值的目录词典中,目录项的权值与存入的目录词典权值相同,为便于计算,将目录词典又分为四个,它们分别是:权值为5的目录词典,权值为6的目录词典,权值为8的目录词典,权值为10的目录词典。其中,权值为5的目录词典包含了权值为5的目录项,权值为5的目录项包括目的、范围、定义与缩写、参考文献、产品视角、产品功能、用户特性及索引;权值为6的目录词典中包含了权值为6的目录项,权值为6的目录项包括约束与限制、假设与依赖及附录;权值为8的目录词典中包含了权值为8的目录项,权值为8的目录项包括外部接口、性能需求、数据库需求及软件质量属性;权值为10的目录词典包含了权值为10的目录项,权值为10的目录项包括功能需求。
存在一些标准目录的目录项有不同的写法,但所表达的含义是一样的。在用于检测的目录词典中也应包含不同写法的目录。如将目录项中目的写成目标,产品视角写成产品前景,用户特性写成用户类及其特性,软件质量属性写成其他非功能需求,约束与限制写成约束条件,约束与限制写成约束和限制,假设与依赖写成假设和依赖,定义与缩写写成术语,假设与依赖写成假定和约束等等;它们与相同意义的目录有同样的权值,也将分别保存在同等权值的词典中。
对需求规格说明书的目录进行提取,根据目录以数字开头,以数字结尾的格式特点(以章节数开头,以页码数结尾)设计正则表达式用于识别目录。正则表达式为:“^[0-9].*[0-9]$”(即以0-9任一数字开头,中间匹配任意若干个字符,最后以0-9任一数字结束的句子)。识别目录后将目录内容保存至txt文档。
在使用词典匹配方法检测文本目录内容时,分别与各个权值的目录词典进行匹配。与权值为5的目录词典中的目录项进行一一匹配,若待测文本中的目录项与目录词典中的目录项匹配成功,则认定为该需求规格说明书中包含了该内容项,完整性得分加5。与权值为6的目录词典中的目录项进行一一匹配,同样的,每个目录项匹配成功一次,完整性得分加6。与权值为8的目录词典中的目录项进行一一匹配,每匹配成功一次,完整性得分加8。与权值为10的目录词典的目录项进行一一匹配,每匹配成功一次,完整性得分加10。与四个目录词典中的目录项都匹配结束,得到最终的完整性得分。
获取所有与所述软件需求规格说明书的目录中的任一目录项匹配成功的,标准目录的目录项的权值,并进行累加得到所述软件需求规格说明书的结构完整度;
根据预设的完整性等级,判定所述软件需求规格说明书的完整度所属的完整性等级。
所述完整度等级包括四个等级,分别为“结构不完整,内容缺失严重”、“结构不完整,内容有较大缺失”、“结构基本完整,内容有少量缺失”以及“结构基本完整,内容基本完整”;若完整度得分小于75分的,判定为结构不完整,内容缺失严重;若完整度得分大于或等于75分,并小于85分,判定为结构不完整,内容有较大缺失;若完整度得分大于或等于85分,并小于95分,判定为结构基本完整,内容有少量缺失;若完整度得分大于或等于95分,并小于或等于100分,判定为结构基本完整,内容基本完整。
在优选方案中,为了使完整性评价结果更便于人阅览、分析,完整性评价结果包括结构完整性得分-结构完整性等级-标准目录。
返回完整性评价结果包括:根据完整性得分,完整性等级判定的结果,生成结构完整性得分-结构完整性等级-标准目录的逐项列表;并将结构完整性得分-结构完整性等级-标准目录的逐项列表返回。
其中,软件需求规格说明书的简洁性评价:
在本发明中引用“简洁度”概念来评价软件需求规格说明书的简洁性,若一个软件需求规格说明书中简洁度越大,则说明所述软件需求规格说明书的简洁性越好。
软件需求规格说明书作为软件开发过程中对***的约束,又作为验证软件开发的过程产品和最终产品正确性的基准,其应该具有简洁易读,不冗余的特点。我们认为软件需求规格说明书中若存在较多的指令,请求,祈使性语句(统称为命令性语句)时,阅读者将能更快且准确的获得***的约束要求和验收标准,这对快速且准确理解SRS文档具有重要意义。为了便于评价需求规格说明书的简洁性,我们引入简洁度的概念。将简洁度定义为:命令性句子数/总句子数。由此能够直观看出命令性句子数在全文中的占比,并根据简洁度对SRS文档的简洁性进行评价。
根据简洁性的定义和软件需求规格说明书的特点,在本文中定义简洁度=命令性句子数/总句子数。其中,在本发明中命令性句子是指包含命令性词汇的句子。而命令性词汇是在需求表述中出现的指令,请求,要求,祈使性的词汇。包括必须,一定,不允许,不许,不支持,应该,请,禁止等词汇。而命令性词汇可以统一存入命令性表述词典中,在实际中,还可以不断拓展命令性词汇来更新命令性表述词典。
因此,对软件需求规格说明书的简洁性评价具体为:
通过词典匹配算法在软件需求规格说明书中查找所述预存的命令性词汇,若查找到所述预存的命令性词汇,则将所述命令性词汇所在的句子判定为命令性句子;
获取所述软件需求规格说明书中命令性句子数占总句子数的比值来得到所述软件需求规格说明书的简洁度;
将所述简洁度与预设的简洁度等级进行匹配,得到所述需求规格说明书的简洁性等级;
返回所述软件需求规格说明书的简洁度、简洁性等级、总句子数以及命令性语句的句子数。
在本发明的优选方案中,统计所述软件需求规格说明书的总句子数,包括:
以句号、分号、感叹号以及问号为分隔符,使用切分函数(如split函数)对软件需求规格说明书进行切分,统计所述切分函数切分完所述说明书所需的切分次数作为所述说明书的总句子数;即在切分函数切分句子时,切分函数每切分一次,则令句子总数加一。
统计所述软件需求规格说明书的命令性语句的句子数,包括,在查找命令性句子时,每查找出一个命令性句子,保存该命令性句子,并令命令性句子总数加一。
在本实施例,所述简洁度等级包括四个等级:分别为简洁性差、简洁性一般、简洁性较好以及简洁性好;根据计算得到的文本简洁度,当简洁度小于10%,则判定为简洁性差;当简洁度大于或等于10%,并小于15%,则判定为简洁性一般;当简洁度大于或等于15%,并小于20%,则判定为简洁性较好;当简洁度大于或等于20%时,则判定为简洁性好。
在优选方案中,为了使简洁性评价结果更便于人阅览、分析,简洁性评价结果包括,文本总句子数-命令语句数-简洁度-简洁性等级。
返回简洁性评价的评价结果,具体包括:
根据简洁度的计算结果,简洁性的等级判定结果,生成文本总句子数-命令语句数-简洁度-简洁性等级的逐项列表,并将文本总句子数-命令语句数-简洁度-简洁性等级返回。
软件需求规格说明书的明确性评价:
IEEE standards 830-软件需求推荐实践中指出良好的软件需求规格说明书(SRS文档)应该具有明确的特点。SRS文档通常是由自然语言编写的,而歧义是自然语言的一种内在现象。当一个句子被不同的读者理解出不同的涵义时,就产生了歧义,则该文档就无法明确的表达用户的本意。在SRS文档中,模糊表述是产生歧义的一个重要因素,从而导致了需求不明确,进而产生错误需求。若文档中的模糊表述越多,可能产生的错误需求也越多,SRS文档明确表达用户本意的效果越差。因此我们认为,SRS文档中模糊表述句越多,其明确性越差。
根据明确性的特点和软件需求规格说明书的特点,本发明采用模糊表述句子的句子数来评价软件需求规格说明书的明确性,本发明中表述明确性的评价,需统计文本的总句子数,模糊表述句的句子数。模糊表述句是指含有模糊性词汇的句子,而本发明所述的模糊性词汇是指会造成软件需求规格说明书语义表述不清,有二义性,或导致需求不可验证的词汇。包括可能,或许,大概,猜测,合理的,必要的,如果可能等模糊性词汇,在本发明中,模糊性词汇可以统一存储在模糊词典中,在实际中,还可以不断拓展模糊性词汇来更新模糊词典。其中模糊词典中包含了大多数会出现在需求表述中的模糊词汇。
通过词典匹配算法和预设的模糊性词汇查找出所述软件需求规格说明书中所有的模糊性语句;
统计所述软件需求规格说明书中模糊性语句的句子数,并根据预设的明确性等级评价所述软件需求规格说明书的表述明确性。
模糊表述句子数统计,利用词典匹配算法,将经过分词的词汇与模糊词典中的模糊词进行一一匹配;若文本中存在词汇与模糊词典中的词汇匹配成功,则认定为该词所在的句子为模糊表述句。保存该词的所在句,并且模糊表述句子数加一。
在优选方案中,明确性等级包括五个等级,分别为明确性差、明确性较差、明确性一般、明确性较好以及明确性好;当模糊表述句大于或等于15句,则判定为明确性差;当模糊表述句大于或等于10句,并小于15句,则判定为明确性较差;当模糊表述句大于或等于5,并小于10句,则判定为明确性一般;当模糊表述句大于或等于1,并小于5句,则判定为明确性较好;当模糊表述句子数为0,则判定为明确性好。
在优选方案中,为了使明确性评价结果更便于人阅览、分析,明确性评价结果包括模糊表述句-模糊表述句子数-明确性等级。
返回明确性评价的评价结果,根据模糊表述句子数,明确性等级判定的结果,生成模糊表述句-模糊表述句子数-明确性等级的逐项列表,并将模糊表述句-模糊表述句子数-明确性等级的逐项列表返回。
软件需求规格说明书的表述明确性评价:
本方案中的字典匹配算法可以是最大正向匹配算法、反向最大匹配算法、最大概率分词算法、双向扫描法、逐词遍历法、N-最短路径方法以及基于词的N-gram语法模型中的一种或多种。也可以是其他能够在特定文本中查找到特定词汇的其他算法。
综上所述,本发明中的软件需求规格说明书的评价方法,能对SRS文档表述简洁性,表述明确性,文本结构完整性做出检测和等级评价。本发明相比依靠人工阅读评价软件需求规格说明书的方法而言,能够快速且较为准确的评价SRS文档,有效反应出SRS文档的整体质量,为评估软件需求规格说明书节省了大量的人力和时间。且本发明在评价结果中的返回项能有效提示编写者对SRS文档进行有针对性的修改,加速修改效率,提高SRS文档的质量。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种软件需求规格说明书的评价方法,应用于软件需求规格说明书评价***中,其特征在于,包括以下步骤:
读入软件需求规格说明书;
对所述软件需求规格说明书的目录进行提取和保存;
使用词典匹配方法将所述软件需求规格说明书的目录中的目录项与预存的标准目录中的,具有不同权值的目录项进行一一匹配;获取所有与所述软件需求规格说明书的目录的任一目录项匹配成功的标准目录的目录项所对应的权值,并进行累加得到所述软件需求规格说明书的结构完整度;
将所述结构完整度与预设的完整度等级进行匹配,得到所述软件需求规格说明书的结构完整性等级;
返回所述结构完整度、完整性等级以及所述标准目录。
2.根据权利要求1所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,根据需求规格说明书目录以数字开头,以数字结尾的特点使用正则表达式“^[0-9].*[0-9]$”对所述说明书的目录进行提取和保存。
3.根据权利要求1所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,预存的标准目录中的,具有不同权值的目录项包括:权值为5的目录项、权值为6的目录项、权值为8的目录项以及权值为10的目录项;其中,权值为5的目录项包括目的、范围、定义与缩写、参考文献、产品视角、产品功能、用户特性及索引;权值为6的目录项包括约束与限制、假设与依赖及附录;权值为8的目录项包括外部接口、性能需求、数据库需求及软件质量属性;权值为10目录项包括功能需求。
4.根据权利要求3所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,所述完整度等级包括四个等级,分别为“结构不完整,内容缺失严重”、“结构不完整,内容有较大缺失”、“结构基本完整,内容有少量缺失”以及“结构基本完整,内容基本完整”;若完整度得分小于75分的,判定为结构不完整,内容缺失严重;若完整度得分大于或等于75分,并小于85分,判定为结构不完整,内容有较大缺失;若完整度得分大于或等于85分,并小于95分,判定为结构基本完整,内容有少量缺失;若完整度得分大于或等于95分,并小于或等于100分,判定为结构基本完整,内容基本完整。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,所述评价方法还包括表述简洁性评价,所述表述简洁性评价包括:
通过词典匹配算法在软件需求规格说明书中查找所述预存的命令性词汇,若查找到所述预存的命令性词汇,则将所述命令性词汇所在的句子判定为命令性句子;
计算所述软件需求规格说明书中的命令性句子数占总句子数的比值,得到所述软件需求规格说明书的简洁度;
将所述简洁度与预设的简洁度等级进行匹配,得到所述表述简洁性等级;
返回所述软件需求规格说明书的简洁度、简洁性等级、总句子数以及命令性语句的句子数。
6.根据权利要求5所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,获取所述软件需求规格说明书的总句子数,包括:
以句号、分号、感叹号以及问号为分隔符,使用切分函数对软件需求规格说明书进行切分,统计所述切分函数切分完所述说明书所需的切分次数作为所述说明书的总句子数;
获取所述软件需求规格说明书的命令性语句的句子数,包括:
在判定命令性句子时,每判定成功一个命令性句子,保存该命令性句子,并令命令性句子总数加一。
7.根据权利要求5所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,所述简洁度等级包括四个等级:分别为简洁性差、简洁性一般、简洁性较好以及简洁性好;当简洁度小于10%,则判定为简洁性差;当简洁度大于或等于10%,并小于15%,则判定为简洁性一般;当简洁度大于或等于15%,并小于20%,则判定为简洁性较好;当简洁度大于或等于20%时,则判定为简洁性好。
8.根据权利要求1至7中任一项中所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,所述评价方法还包括表述明确性评价,所述表述明确性评价包括:
通过词典匹配算法和预存的模糊性词汇查找出所述软件需求规格说明书中所有的模糊性语句;
统计所述软件需求规格说明书中模糊性语句的句子数,并根据预设的明确性等级判定所述软件需求规格说明书的明确性所属的明确性等级;
返回所述模糊表述句、模糊表述句子数以及明确性等级。
9.根据权利要求8所述的软件需求规格说明书的评价方法,其特征在于,所述明确性等级包括五个等级,分别为明确性差、明确性较差、明确性一般、明确性较好以及明确性好;当模糊表述句大于或等于15句,则判定为明确性差;当模糊表述句大于或等于10句,并小于15句,则判定为明确性较差;当模糊表述句大于或等于5,并小于10句,则判定为明确性一般;当模糊表述句大于或等于1,并小于5句,则判定为明确性较好;当模糊表述句子数为0,则判定为明确性好。
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CN201910968462.5A CN110826312B (zh) | 2019-10-12 | 2019-10-12 | 一种软件需求规格说明书的评价方法 |
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Non-Patent Citations (4)
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T. Hovorushcheko et al.."Methodology of Evaluating the Sufficiency of Information on Quality in the Software Requirements Specifications".《2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems,Services and Technologies(DESSERT)》.2018,第370-374页. * |
于鹏伟 等."SRS质量的多级模糊综合评价算法的研究".《计算机应用研究》.2009,第26卷(第7期),第2492-2494页. * |
孙宝华 等."基于神经网络和NLP的软件需求安全分析研究".《计算机科学》.2019,第46卷(第6A期),第348-352页. * |
熊秋燕."软件需求规格说明书质量综合评价方法研究".《万方》.2012,第1-64页. * |
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