从法规到需求：一种自动化的需求提取与解释流水线

确保软件符合《通用数据保护条例》（GDPR）和《人工智能法案》（欧盟AI法案）等法规是一项重大挑战，因为需求工程师必须将复杂的法律文本转化为可操作的软件需求——这一过程在实践中很大程度上仍是手动的且容易出错。我们提出了一种自动化的法规到需求流水线，该流水线识别法规文件中的需求性条款，并推导出与系统无关的软件需求，同时附有通俗易懂的解释，并可追溯至其法律来源。我们在GDPR（398条）和欧盟AI法案（574条）的完整条款集上评估了该流水线。在需求性条款识别方面，该方法分别取得了0.82和0.78的宏平均F1分数，优于基于SetFit的基线。人工评估显示，推导出的需求具有较高的完整性（4.60和4.45）和正确性（3.74和3.54），而解释清晰度得分在1-5分制上接近满分（4.92和4.94）。我们将该方法实现为Reg2Req，这是一个公开可用的工具，进一步支持需求分类、用例种子生成、交叉引用分析、定义索引以及可追溯性矩阵，以在实践中实现法规合规性。一项涉及25名从业者的用户研究表明，通俗易懂的解释显著提高了对推导需求的理解和据此采取行动的信心（p < 0.001），并且所有参与者都会将Reg2Req作为从法规中推导软件需求的起点。