Vision to Specification: Automating the Transition from Conceptual Features to Functional Requirements
软件工程
2025-05-20 v1
摘要
将高层抽象特征转化为清晰且可测试的功能需求（FR）是软件开发中的关键步骤，桥接了用户需求与技术规格之间的鸿沟。在工程实践中，这种转化需要大量专家精力。我们的做法，EasyFR，通过为给定的抽象特征推荐语义角色标注（SRL）序列，指导预训练语言模型（PLM）产生连贯的 FR 语句。通过分析十个 diverse 数据集，我们诱导出两种可变 SRL 模板，每种模板包括两个可配置部分。对于具体特征，我们提出的 Key2Temp 模型可以通过识别可变 SRL 模板并将特征标记放入合适的槽位来构建相应的 SRL 模板变体。如此一来，我们的方法将需求生成过程重新框定为结构化的槽位填充活动。对四个开放数据集的实验验证表明，EasyFR 在已有 FR 可用于训练时，优于三种先进的自然语言生成（NLG）方法，包括 GPT4。我们还通过消融研究进一步确认了 SRL 模板变体推荐的积极影响。我们相信，这些结果表明我们在自动化需求综合领域取得了显著进展，具有提升未来软件项目需求规格过程的潜力。
引用
@article{arxiv.2505.12262,
title = {Vision to Specification: Automating the Transition from Conceptual Features to Functional Requirements},
author = {Xiaoli Lian and Jiajun Wu and Xiaoyun Gao and Shuaisong Wang and Li Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12262},
year = {2025}
}
备注
27pages