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上传时间: 2021-03-12
详细说明：当组织进入对他们来说是全新的领域时，他们需要花费大量的时间和精力来获取领域知识。 这通常涉及搜索一组广泛的域文档，检索相关文档以及分析文本内容，以便发现并指定相关需求。 根据域的性质和文档的可用性，此任务可能非常耗时，并且可能需要不费吹灰之力。 此外，在项目的早期阶段，必须经常重复执行任务。 在本文中，我们首先探讨了手动构建捕获功能组件的高级域模型所需的工作。 然后，我们介绍MaRK（采矿需求知识），它可以识别和检索包含域模型中功能组件描述的文档。 域分析师可以使用此信息来指定要求。 我们介绍并评估一种算法，该算法根据领域文档与组件的相关性对其进行排名，然后突出显示可能包含与需求相关的信息的文本部分。 我们在“积极训练控制”（PTC）域的上下文中描述了我们的过程，其中包含523个文档的存储库，代表852MB的数据。 我们根据经验评估MaRK相关性算法及其检索与PTC机载单元相关的需求的相关需求知识的能力。
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