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动态需求跟踪中多义关键词的语义判断方法

     

摘要

虽然与信息检索(IR)方法相比,基于本体的动态需求跟踪方法能提高跟踪链的精度,但构建一个合理、有效的本体特别是领域本体是一个相当复杂和繁琐的过程.为了减小构建领域本体带来的时间成本和人力成本,通过将修饰词和通用本体相结合,提出基于修饰词本体的关键词语义判断方法(MOKSJM).首先,对关键词和修饰词的搭配关系进行分析;然后,采用修饰词本体结合规则的方式来确定关键词的语义,以避免关键词的多义性对动态需求跟踪结果造成的偏差;最后,根据上述分析的结果,对关键词语义作出调整,并通过相似度得分来体现其语义.修饰词在需求文档、设计文档等中数量较少,因此建立修饰词本体所带来的时间成本和人力成本相对较小.实验结果表明,MOKSJM与基于领域本体的动态跟踪方法在召回率相当时,精度差距更小;与向量空间模型(VSM)方法相比,MOKSJM能有效提高需求跟踪结果的精度.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》|2019年第5期|1299-1304|共6页
  • 作者单位

    武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430063;

    武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉430070;

    武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430063;

    武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉430070;

    武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430063;

    武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉430070;

    武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430063;

    武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉430070;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 软件工程;
  • 关键词

    动态需求跟踪; 本体; 修饰词; 需求工程; 软件工程;

  • 入库时间 2022-08-18 14:07:45

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