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首页> 外文期刊>International Journal of Artificial Intelligence Tools: Architectures, Languages, Algorithms >Natural Language Processing Approach for UML Class Model Generation from Software Requirement Specifications via SBVR
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Natural Language Processing Approach for UML Class Model Generation from Software Requirement Specifications via SBVR

机译：通过SBVR从软件需求规范生成的UML类模型的自然语言处理方法

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The user’s software requirements are represented in natural language or speech language such as English. Translating these requirements into the object oriented models is a tough process for the designers. This paper proposes a neoteric approach to generate Unified Modeling Language (UML) class models instantly from software requirement specifications (SRS). Here we make use of the Open Natural language processing tool (OpenNLP) for lexical analysis and to generate the necessary parts of speech (POS) tags from these requirement specifications. Then Semantics of Business Vocabulary and Rules (SBVR) standard is used to extract the object oriented elements from the natural language (NL) processed SRS. From this, we generate the UML class models. Our prototype tool can generate accurate models in less time. This automated system for designing object oriented models from SRS reduces the cost and budget for both the designers and the users.
机译：用户的软件要求以自然语言或语音语言表示，如英语。 将这些要求转换为面向对象的模型是设计人员的艰难过程。 本文提出了一种从软件需求规范（SRS）即刻生成统一建模语言（UML）类模型的近期方法。 在这里，我们利用开放的自然语言处理工具（OpenNLP）进行词法分析，并从这些需求规范生成语音（POS）标签的必要部分。 然后，业务词汇和规则（SBVR）标准的语义用于从自然语言（NL）已处理的SRS中提取面向对象的元素。 由此，我们生成UML类模型。 我们的原型工具可以在更短的时间内产生准确的模型。 用于设计来自SRS的面向对象模型的自动化系统可降低设计人员和用户的成本和预算。

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