華南理工大學黃翰獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學申請的專利一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120234032B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510715849.5,技術領域涉及:G06F8/70;該發(fā)明授權一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法是由黃翰;袁中錦;向毅;曹捷;雷豐強設計研發(fā)完成,并于2025-05-30向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法,涉及軟件產(chǎn)品線技術領域,通過構建特征約束提示框架和用例約束提示框架并輸入第一軟件需求文本,得到用例約束提示和特征約束提示,兩者分別與第一軟件需求文本組合,分別輸入第一大語言模型以及第二大語言模型,得第一語料和第二語料;第一語料和第二語料拼為用例增強聯(lián)合表示,用例增強聯(lián)合表示和第一軟件需求文本構成樣本對、多個樣本對構成訓練集;由訓練集引導第二大語言模型優(yōu)化為SPL用例增強大模型;將第二軟件需求文本輸入特征約束提示框架生成提示詞;將提示詞輸入SPL用例增強大模型生成SPL特征模型。最終實現(xiàn)對復雜軟件需求進行更高效準確的軟件產(chǎn)品線建模。
本發(fā)明授權一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法在權利要求書中公布了:1.一種基于用例增強的自動化軟件產(chǎn)品線特征模型生成方法,其特征在于,包括如下步驟: S1、采集軟件產(chǎn)品線的特征模型,所述特征模型包括多個特征;根據(jù)所述特征之間的約束關系構建特征約束提示框架;對于UML用例圖,包括多個構成元素,根據(jù)所述構成元素之間的約束關系構建用例約束提示框架; S2、采集第一軟件需求文本,輸入所述特征約束提示框架和所述用例約束提示框架,分別得到用例約束提示和特征約束提示; 將所述用例約束提示和所述第一軟件需求文本輸入預設的第一大語言模型,生成UML用例圖結構化數(shù)據(jù),記為第一語料; 將所述特征約束提示和所述第一軟件需求文本輸入預設的第二大語言模型,生成SPL特征模型結構化數(shù)據(jù),記為第二語料; S3、將所述第一語料和所述第二語料編碼化處理,分別得到向量Vuml和向量Vfm;再將所述第一軟件需求文本編碼化處理,得到向量Vreq;設定分隔符并編碼化處理,得到向量Vsep; 利用注意力機制動態(tài)計算位置關系,為向量Vuml、向量Vsep、向量Vfm分配獨立的位置編碼,分別為posuml、possep、posfm;將所述第一語料和所述第二語料拼接處理,表示為: Vjoint=Vuml⊕Vsep⊕Vfm+Concatposuml,possep,posfm; 其中,⊕表示異或,Vjoint表示用例增強聯(lián)合表示; 一個所述用例增強聯(lián)合表示和對應的第一軟件需求文本構成一個樣本對; S4、重復步驟S2、S3,獲取多個所述樣本對,構成訓練集;所述第二大語言模型采用所述訓練集進行訓練,最大化所述用例增強聯(lián)合表示和所述第一軟件需求文本之間的相關性,得到SPL用例增強大模型; 所述訓練為,計算所述樣本對的SPL互信息,即: 其中,ISPLR;J表示所述SPL互信息;r表示所述向量Vreq;j表示所述向量Vjoint;R為多個r的集合;J為多個j的集合;pr,j表示r和j的聯(lián)合分布;pr和pj分別表示r和j邊緣分布; 將所述SPL互信息最大化,使所述用例增強聯(lián)合表示和所述第一軟件需求文本之間的相關性最大化; 所述訓練還包括,采用MINE方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡θ計算SPL互信息估計值,即: 其中,表示SPL互信息估計值;Tθ為由神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)化的函數(shù); 通過梯度下降θ,使所述SPL互信息最大化; S5、采集第二軟件需求文本,輸入所述特征約束提示框架,生成的特征約束提示作為提示詞;將所述提示詞輸入所述SPL用例增強大模型進行推理,生成SPL特征模型。
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