CN112099764A - 基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法 - Google Patents

基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，包括：S1，定义自然语言需求语句中的语句组成结构；S2，制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则；S3，利用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，从原始自然语言需求当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求。本发明成功解决了传统自然语言需求语句中出现的歧义、模糊、不可验证等问题，对航空电子显控***进行正确的需求分析。

Description

基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法
技术领域
本发明涉及自然语言需求规范化技术领域，具体而言涉及一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法。
背景技术
Stanford Parser是一款基于Java实现的开源句法解析的工具，主要是基于优化的概率规则集和词汇化依存的句法分析方法。概率模型是用于从输入句子的众多分析结果中选择可能性最大的分析结果，词典依存的语法分析给出了句子内各成分之间的相互依赖性，即在单纯的短语结构树基础之上加入了中心词分析。通过这两个功能部件，可以获取句子中各成分的句法功能和语句的句法结构。这些信息将为实体之间的关系识别提供重要的参考信息。
随着航空电子显控***的功能不断增强和需求的日益增加，对传统的自然语言需求分析提出了很大的挑战。传统的自然语言描述的需求难以避免会存在表述模糊、不可验证等问题，造成需求分析人员与开发编程人员、具体用户之间对需求文档的理解不同，进而造成开发出的***和用户表达的***不一致，存在大量的错误，增加工程的成本。如何提出一种更加适用的自然语言需求规范化处理方法，成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，通过Stanford Parser输出原始自然语言需求语句的语法树，然后通过遍历语法树，再利用规则完成对原始自然语言需求转换，成功解决了传统自然语言需求语句中出现的歧义、模糊、不可验证等问题，对航空电子显控***进行正确的需求分析。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，所述规范化方法包括：
S1，定义自然语言需求语句中的语句组成结构；
S2，制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则；
S3，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，从原始自然语言需求当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，步骤S1中，所述自然语言需求语句中的句子组成元素包括语句形式、主语、谓语和宾语；
自然语言需求集合被定义为R＝{r1,r2,r3,……}，ri为第i个自然语言需求语句；对应的规范化需求集合被定义为
Figure BDA0002631323960000011
fri是第i个自然语言需求语句对应的规范化需求语句，A＝{a1,a2,a3…}为主语集合，B＝{b1,b2,b3…}为谓语集合，C＝{c1,c2,c3…}为宾语集合；其中，自然语言需求语句中的情态动词和谓语动词被视为一个整体。
进一步地，步骤S2中，利用集合论和笛卡尔积思想制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则。
进一步地，步骤S2中，所述制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则包括以下步骤：
S21，判断原始自然语言需求的语句形式，如果是陈述句形式，转入步骤S22，如果是含有条件句形式，转入步骤S23；
S22，获取自然语言需求语句中的主语集合A、谓语集合B和宾语集合C，将主语集合A、谓语集合B和宾语集合C进行笛卡尔积运算，得到对应的规范化需求语句集合FR：FR＝A×B×C，结束转换流程；
S23，采用步骤S22中的转换方法对原始自然语言需求中原本存在的每一条自然语言需求语句进行规范化处理，得到对应的规范化需求语句，结合从原始自然语言需求拆分得到的规划化需求语句一起进行笛卡尔积运算得到整条原始自然语言需求的规划化需求集合FR*，FR*＝fr1×fr2×…。
进一步地，步骤S3中，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，从原始自然语言需求当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求的过程包括以下步骤：
S31，判断原始自然语言需求的语句形式，如果是陈述句形式，转入步骤S32，如果是条件句形式，转入步骤S33；
S32，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，对抽象语法树进行遍历，将主语单独提炼至主语集合，谓语提炼至谓语集合，宾语提炼至宾语集合；
将其中主语或者宾语集合中的元素和谓语集合中的元素进行笛卡尔积运算并用字符串集合存储，再将主语或者宾语集合中的元素和上述字符串集合当中的元素结合，输出对应的规范化需求；
结束流程；
S33，分析原始自然语言需求所包含的条件句的情形：
(1)如果是由规范化需求语句和自然语言需求语句组成的情形：先将规范化需求语句单独提炼出来，放入规范化需求语句集合当中；再遍历每条自然语言需求语句，将遍历结果放入规范化需求语句集合当中，按照相应的情形从规范化需求语句集合当中重新取出元素并结合进行规范化处理，得到对应的规范化需求语句；最后将所有规范化需求语句进行笛卡尔积运算并输出；
(2)如果是由多条自然语言需求语句组成的情形：取出每条自然语言需求语句，按照对应的转换规则进行重新组合，完成规范化处理，得到对应的规范化需求语句，最后将所有规范化需求语句进行笛卡尔积运算并输出；
(3)如果是由多条规范化语句组成的情形：遍历原始自然语言需求中的主要语句分支，取其叶子节点，将叶子节点放入相应的规范化需求语句集合当中，再将规范化需求语句集合当中的元素重新输出，即可得到对应的规范化需求。
进一步地，步骤S32中，对于只包含一个元素的集合，优先进行结合处理。
本发明的有益效果是：
通过Stanford Parser输出原始自然语言需求语句的语法树，然后通过遍历语法树，再利用规则完成对原始自然语言需求转换，成功解决了传统自然语言需求语句中出现的歧义、模糊、不可验证等问题，对航空电子显控***进行正确的需求分析。
附图说明
图1是本发明的单主语单谓语多宾语情形的算法示意图。
图2是本发明的多主语单谓语单宾语情形的算法示意图。
图3是本发明的多主语单谓语多宾语情形的算法示意图。
图4是本发明的带有条件句是(r1r2…rn,fr1fr2…frn)情形的算法示意图。
图5是本发明的带有条件句是(r1r2…rn)情形的算法示意图。
图6是本发明的带有条件句是(fr1fr2…frn)情形的算法示意图。
图7是本发明的原始需求语句相应的语法分析树示意图。
图8是本发明的自然语言需求转换为规范化需求的转换过程示意图。
图9是需求语句结构相对应的领域概念库示意图。
图10是需求语句结构在VRM建模工具中的显示结果示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
具体实施例一
结合图8，本发明提出一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，所述规范化方法包括：
S1，定义自然语言需求语句中的语句组成结构。
S2，制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则。
S3，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，从原始自然语言需求当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求。
本发明主要解决自然语言需求语句中出现的歧义、模糊、不可验证等问题。为解决这个问题，本发明主要包括两个部分内容。其一，制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则。其二，利用设计的算法对Stanford Parser词法分析器得到原始需求语句相应的抽象语法树进行操作，从原始需求语句当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，之后再从集合中提取并按照规则进行输出即可得到规范化需求语句。
本方法的核心步骤如下：
步骤1：定义原始需求语句中的句子组成元素
步骤2：针对不同类型的原始需求制定转换规则
步骤3：根据Stanford Parser输出的语法树制定相应地算法
其中，每一步骤地详细描述如下：
步骤1：
通过对自然语言需求语句中的成分进行集合定义，自然语言需求语句中的成分进行集合定义如下。
定义1：自然语言需求语句。
自然语言需求语句是用某种自然地随文化演化的语言(如：汉语、英语、日语等)去描述利益相关者对一个工程的要求。其中，一条自然语言需求语句用小写字母r表示。
定义2：自然语言需求
自然语言需求是自然语言需求语句(r)组成的集合，对于不同的自然语言需求语句使用不同的自然数下标进行区分。自然语言需求用大写字母R表示。例如：自然语言需求集合R表示为：R＝{r1,r2,r3,……}。
定义3：自然语言需求语句的主语
自然语言需求语句(r)的主语是自然语言书写的需求语句中所要表达和描述的人或物，是需求叙述的主体。在本发明中，自然语言需求中所有主语使用小写字母a表示。对于不同的主语使用不同的自然数下标进行区分，需求中所有的主语组成主语的集合，用大写字母A表示。例如：主语集合A表示为：A＝{a1,a2,a3…}。
定义4：自然语言需求语句的谓语
在自然语言需求语句(r)中，谓语是用来说明主语执行的动作或者面对的状态。谓语可以由动词来担任，一般放在主语的后面。有时候自然语言需求中会出现情态动词和一个谓语动词的现象，在本发明中，统一将自然语言需求中出现的情态动词和谓语动词当作一个整体来分析，同时所有谓语使用小写字母b表示。对于不同的谓语使用不同的自然数下标进行区分，需求中所有的谓语组成谓语的集合，用大写字母B表示。例如：谓语集合B表示为：B＝{b1,b2,b3…}。
定义5：自然语言需求语句的宾语
在自然语言需求语句(r)中，宾语是动作的对象或者承受者，经常位于及物动词或者介词的后面。宾语可以由名词、代词、数词、名词化的形容词、不定式、动名词、宾语从句等来担任。在本发明中，所有的宾语使用小写字母c表示。对于不同的宾语使用不同的自然数下标进行区分，需求中所有的宾语组成宾语的集合，用大写字母C表示。例如：宾语集合C表示为：C＝{c1,c2,c3…}。
定义6：规范化的自然语言需求语句和规范化的自然语言需求
规范化需求语句是一条具有完整的单主语、单谓语和单宾语组成的需求语句。在本发明中，用fr表示。对于不同的规范化需求语句(fr)使用不同的自然数下标进行区分，所有的规范化需求语句组成的集合为一个***的规范化需求，用FR表示。在本文中，将规范化需求定义如下：
Figure BDA0002631323960000051
步骤2：利用《离散数学》中集合论以及笛卡尔积的思想制定了一系列的转换规则。自然语言需求到规范化需求的转换规则如下；
(1)自然语言需求是陈述句形式的一个主语、一个谓语、多个宾语的情形
此情形中，自然语言需求语句中会使用一个主语，一个谓语和多个宾语来描述需求。在本发明中，使用符号(a1,b1,c1c2…cn)来表述这一情形的自然语言需求语句。例如集合：A＝{a1}，B＝{b1}，C＝{c1,c2,c3}，这一类的转换规则就是将集合A、集合B和集合C进行笛卡尔积运算，得到这种情形的自然语言需求语句的规范化需求语句集合FR。即：
FR＝A×B×C＝{(a1,b1,c1),(a1,b1,c2),(a1,b1,c3)}。
(2)自然语言需求是陈述句形式的多个主语、一个谓语、一个宾语的情形
此情形表达了在自然语言需求语句中使用多个主语，一个谓语，一个宾语来描述需求的情形。在本发明中，使用符号(a1a2…an,b1,c1)来表述这一类自然语言需求语句。例如集合：A＝{a1,a2,a3}，B＝{b1}，C＝{c1}，这一类的转换规则就是将集合A、集合B和集合C进行笛卡尔积运算，得到这种情形的自然语言需求语句的规范化需求语句集合FR。即：
FR＝A×B×C＝{(a1,b1,c1),(a2,b1,c1),(a3,b1,c1)}。
(3)陈述句是多个主语、一个谓语、多个宾语的情形
此情形中，自然语言需求语句中将使用多个主语，一个谓语，多个宾语来描述需求。在本发明中，使用符号(a1a2…an,b1,c1c2…cn)来表述这一类自然语言需求语句。例如集合：A＝{a1,a2}，B＝{b1}，C＝{c1,c2}，这一类的转换规则就是将集合A、集合B和集合C进行笛卡尔积运算即可得到这种情形的自然语言需求语句的规范化需求语句集合FR。即：
FR＝A×B×C＝{(a1,b1,c1),(a1,b1,c2),(a2,b1,c1),(a2,b1,c2)}。
(4)自然语言需求是条件语句形式的由规范化语句和自然需求语句组成的情形
此情形表示条件句和条件满足之后执行结果的语句中只有一部分需求语句需要进行规范化，而另外一些需求语句已经满足规范化需求语句的条件。利用符号将这种情形表示为：(r1r2…rn,fr1fr2…frn)。此情形中，在需要执行规范化的自然语言需求语句中，利用上面陈述句中出现的某种需求语句模式，进行规范化处理。例如：自然语言需求是(r1,fr)的情形。将需要进行规范化的自然语言需求语句(r1)进行规范化之后得到规范化需求语句fr1。另一条语句(fr)就是规范化需求语句fr2。然后将fr1、fr2进行笛卡尔积运算，即可得到整条语句的规范化需求的集合FR。即：
FR＝fr1×fr2。
(5)自然语言需求是条件语句形式的由多个自然语言需求语句组成的情形
此情形中，自然语言需求语句中的条件句和条件满足之后执行结果的语句均需要进行规范化。在本发明中，利用符号(r1r2…rn)来表示这种情形。此时，通常将自然语言需求语句分开，然后分别按照上面陈述句中出现的某种需求语句模式，进行规范化处理。例如，由两条自然语言需求语句组成的自然语言需求(r1r2)的情形，只需要将两条自然语言需求语句分别进行规范化，再将两句得到的规范化后的需求fr1、fr2通过笛卡尔积运算，即可得到整条语句的规范化需求的集合FR。即：
FR＝fr1×fr2。
(6)自然语言需求是条件语句形式的由多个规范化需求语句组成的情形
此情形中，表示自然语言需求中的条件句和条件满足之后执行结果的语句均不需要规范化。在本发明中，利用符号(fr1fr2…frn)来表示这种情形。此时，通常将原始的自然语言需求语句拆分开来，去除某些连接词、关联词之后形成规范化短句即可完成规范化转换。例如：自然语言需求语句是由两条规范化需求语句fr1、fr2组成的情形。此时，只需要将他们拆开得到规范化需求语句fr1和fr2，再通过笛卡尔积运算，得到整条语句的规范化需求的集合FR。即：
FR＝fr1×fr2。
步骤3：利用设计的算法对语法树进行操作，得到规范化需求语句。
对Stanford Parser输出的语法分析树进行模式判断，判断此条需求语句适用何种语法规则，再根据对应的规则编写算法。根据不同的需求类型进行算法设计具体思想如下；
(1)自然语言需求是(a1,b1,c1c2…cn)的情形
算法设计：将Stanford Parser需求所得到的语法树进行遍历。由于该模式是单主语单谓语多宾语的情形，所以在遍历该语法树的时候，将该条需求语句中的主语和谓语单独提炼出来，放入主语集合和谓语集合当中。然后再去遍历该条语句宾语的部分，遍历结果放入宾语集合当中。最后，将集合输出的主语和谓语结合，重新输出并用字符串变量保存。这个变量再和不同的宾语进行结合，输出即可。具体算法如图1所示。
(2)自然语言需求是(a1a2…an,b1,c1)的情形
算法设计：将Stanford Parser得到的语法树进行遍历。由于该模式是多主语单谓语单宾语的情形，所以在遍历该语法树的时候，将该条需求语句中的谓语和宾语单独提炼出来，放入谓语和宾语集合当中。然后再去遍历该条语句主语的部分，遍历结果放入主语集合中。最后，将集合输出的宾语和谓语结合，重新输出并用字符串变量保存。这个变量再和不同的主语进行结合，输出即可。具体算法如图2所示。
(3)自然语言需求是(a1a2…an,b1,c1c2…cn)的情形
算法设计：将Stanford Parser得到的语法树进行遍历。由于该模式是多主语单谓语多宾语的情形，所以在遍历该语法树的时候，将该条需求语句中的谓语单独提炼出来，放入谓语集合当中。然后再去遍历该条语句主语和宾语的部分，将遍历结果放入主语和宾语的集合当中。最后，将主语集合中的元素分别和谓语结合并用字符串集合存储，再取出宾语集合中的宾语和上述字符串集合当中的元素结合，输出即可。具体算法如图3所示。
(4)自然语言需求中带有条件句是(r1r2…rn,fr1fr2…frn)的情形
算法设计：将Stanford Parser得到的语法树进行遍历。由于该模式是由规范化语句和自然需求语句组成的情形，所以在遍历该语法树的时候，先将该条需求语句中的规范化需求语句单独提炼出来，放入规范化需求语句集合当中。然后再去遍历该条语句中需要进行规范化的部分，将遍历结果放入集合当中。然后，按照相应的情形从集合当中重新取出元素并结合进行规范化。最后将两条规范化语句结合输出即可。具体算法如图4所示。
(5)自然语言需求中带有条件句是(r1r2…rn)情形
算法设计：将Stanford Parser得到的语法树进行遍历。由于该模式是由多条自然需求语句组成的情形，所以在遍历该语法树的时候，先取出每条自然语言需求语句，再按照对应的自然语言规则进行重新组合，完成规范化。之后将几个部分规范化后的规范化需求语句进行重新组合输出即可。具体算法如图5所示。
(6)自然语言需求中带有条件句是(fr1fr2…frn)的情形
算法设计：将Stanford Parser得到的语法树进行遍历。由于该模式是由多条规范化语句组成的情形，所以在遍历该语法树的时候，只需要遍历该条需求语句中的主要语句分支，取其叶子节点即可，再将叶子节点放入相应的规范化需求语句集合当中。最后，再将集合当中的元素重新输出，即可得到该条需求语句的规范化需求语句。具体算法如图6所示。
具体实施例二
根据前文所述的本发明的步骤。具体的原始自然语言需求转换为规范化需求步骤如下；自然语言需求是(a1,b1,c1c2…cn)的情形
第1步，获取原始自然语言需求语句。本步骤是以航空电子显控***的自然语言需求作为参考，为转化为规范化需求提供“原材料”。
The EICAS display interface displays important engine parameters,stabilizer trim and position,flap and slat positions,APU parameters,environmental control parameters,remaining fuel and‘brake handle statusinformation’。
第2步，利用Stanford Parser词法分析器得到原始需求语句相应的语法分析树，如图7所示。在本步骤中，借助词法分析器输出需求语句的语句成分------主语、谓语和宾语，为第三步判断语句模式奠定基础。
第3步，根据语法分析树进行句子结构模式判定：
根据语法树输出，可以看出，在该条需求当中总共有三条分支。第一条分支是名词短语(NP)，从它的叶子节点可以看出，NP分支下是该条需求语句的主语，并且没有引起歧义、模糊的词语。第二条分支是动词短语(VP)，在动词短语之下，生出子树，一个是该条需求语句中的动词(VBZ)，另一条是由多条NP组成的NP分支，从这些分支的叶子节点可以看出，多条NP组成该需求语句的宾语。所以可以看出该条需求语句是单主语单谓语多宾语的形式，即(a,b,c1c2…cn)情形。并且在上述需求语句中主语集合A表示为：A＝{“The EICASdisplay interface”}，谓语集合B表示为B＝{“displays”}，宾语集合C表示为：
Figure BDA0002631323960000081
经过A×B×C转换成规范化需求表示为：
Figure BDA0002631323960000082
在本步骤中，通过对步骤2中Stanford Parser词法分析器输出的语法分析树的遍历，得到需求语句所属的模式，根据所属模式的规则，运用笛卡尔积的思想，将多宾语分别与主语和谓语相结合，使得最后FR集合中的需求语句均构成最简单的语句结构即单主语单谓语单宾语的模式。
歧义性、指代模糊是自然语言的特点，也是大多数自然语言需求不可避免的问题。自然语言需求中描述的任何事物的解释和理解都可能受到地理、心理和个人等因素的影响。需求分析人员的工作是检查并修复需求规范文档中的歧义、不一致等问题。但是，分析人员由于缺乏相关专业背景知识，在阅读自然语言需求描述时可能会忽略自然语言需求自身的缺陷，如表述模糊、不可验证等问题，造成理解的差异性，导致需求表征出多种解释和出现难以恢复隐式需求等状况，使得项目成果和用户需求相违背，增加工程成本。而基于笛卡尔积思想的规则，使得每条需求语句都具有唯一的主语、谓语和宾语，有效的消除了自然语言的歧义性特点，以及指代模糊的特点。
第4步，根据相应情形的算法设计得到规范化需求输出：
①The EICAS display interface displays important engine parameters。
②The EICAS display interface displays stabilizer trim and position。
③The EICAS display interface displays flap and slat positions。
④The EICAS display interface displays APU parameters。
⑤The EICAS display interface displays environmental controlparameters。
⑥The EICAS display interface displays remaining fuel。
⑦The EICAS display interface displays`brake handle statusinformation'。
第5步，将上述得到的规范化需求，自动获取相应的语句结构到建模工具中的领域概念库当中，如图9所示。
该步骤中，将规范化需求语句中的主语、谓语和宾语提取出来。基于SCR方法，将航空电子显控***利用VRM建模工具实现需求建模。VRM(Variable Relation Model)模型就是同时具备表格化和形式化语义的需求模型。VRM模型是以“四变量理论模型”形式化方法为核心，综合考虑现代民机航电软件需求中的领域特征，其内容包含条件、事件、模式、环境交互等要素，是一种工程实用的形式化需求模型建模方法。而规范化需求后的语句成分即可为VRM模型中的领域概念库提供变量。主语部分和领域概念库中的输出变量或者中间变量相对应，谓语部分和领域概念库中的专有名词部分相对应，宾语部分就是输出变量或者中间变量的值域。具体展示如步骤六所示。
第6步，根据输入的领域概念库的内容进行需求建模。在VRM建模工具中的建模显示如图10所示。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，所述规范化方法包括：
S1，定义自然语言需求语句中的语句组成结构；
S2，制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则；
S3，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，从原始自然语言需求当中提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求。
2.根据权利要求1所述的基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，步骤S1中，所述自然语言需求语句中的语句组成结构包括语句形式、语句的主语、谓语和宾语；
自然语言需求集合被定义为R＝{r1,r2,r3,……}，ri为第i个自然语言需求语句；对应的规范化需求集合被定义为
Figure FDA0002631323950000011
fri是第i个自然语言需求语句对应的规范化需求语句，A＝{a1,a2,a3…}为主语集合，B＝{b1,b2,b3…}为谓语集合，C＝{c1,c2,c3…}为宾语集合；其中，自然语言需求语句中的情态动词和谓语动词被视为一个整体。
3.根据权利要求1所述的基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，步骤S2中，利用集合论和笛卡尔积思想制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则。
4.根据权利要求2所述的基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，步骤S2中，所述制定原始自然语言需求到规范化需求的转换规则包括以下步骤：
S21，判断原始自然语言需求的语句形式，如果是陈述句形式，转入步骤S22，如果是含有条件句形式，转入步骤S23；
S22，获取自然语言需求语句中的主语集合A、谓语集合B和宾语集合C，将主语集合A、谓语集合B和宾语集合C进行笛卡尔积运算，得到对应的规范化需求语句集合FR：FR＝A×B×C，结束转换流程；
S23，采用步骤S22中的转换方法对原始自然语言需求中原本存在的每一条自然语言需求语句进行规范化处理，得到对应的规范化需求语句，结合从原始自然语言需求拆分得到的规划化需求语句一起进行笛卡尔积运算得到整条原始自然语言需求的规划化需求集合FR*，FR*＝fr1×fr2×…。
5.根据权利要求1所述的基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，步骤S3中，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，遍历语法树，提取规范化需求需要的语句结构内容将其存入集合，再从集合中提取相应的语句结构内容并按照步骤S2中的转换规则进行输出，得到对应的规范化需求的过程包括以下步骤：
S31，判断原始自然语言需求的语句形式，如果是陈述句形式，转入步骤S32，如果是条件句形式，转入步骤S33；
S32，采用Stanford Parser词法分析器得到原始自然语言需求语句相应的抽象语法树，对抽象语法树进行遍历，将主语单独提炼至主语集合，谓语提炼至谓语集合，宾语提炼至宾语集合；
将其中一个集合中的元素分别和另一个集合中的元素依次结合并用字符串集合存储，再取出最后一个集合中的元素和上述字符串集合当中的元素结合，输出对应的规范化需求；
结束流程；
S33，分析原始自然语言需求所包含的条件句的情形：
(1)如果是由规范化需求语句和自然语言需求语句组成的情形：先将规范化需求语句单独提炼出来，放入规范化需求语句集合当中；再遍历每条自然语言需求语句，将遍历结果放入规范化需求语句集合当中，按照相应的情形从规范化需求语句集合当中重新取出元素并结合进行规范化处理，得到对应的规范化需求语句；最后将所有规范化需求语句进行笛卡尔积运算并输出；
(2)如果是由多条自然语言需求语句组成的情形：取出每条自然语言需求语句，按照对应的转换规则进行规范化处理，得到对应的规范化需求语句，最后将所有规范化需求语句进行笛卡尔积运算并输出；
(3)如果是由多条规范化语句组成的情形：遍历原始自然语言需求中的语句分支，取其叶子节点，将叶子节点放入相应的规范化需求语句集合当中，再将规范化需求语句集合当中的元素重新输出，即可得到对应的规范化需求。
6.根据权利要求1所述的基于形式化转换规则的航电领域需求的规范化方法，其特征在于，步骤S32中，对于只包含一个元素的集合，优先进行结合处理。
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