El diseño de software

INTRODUCTION

El diseño de software y las pruebas de software se conocen como algunas de

las áreas críticas clave en el ciclo de vida de desarrollo de software

lo que lleva una cantidad considerable de tiempo y costo para

proyecto de software básicamente en la fase de diseño del software.

El análisis del sistema es diseñar el software mediante el uso de varios

diagramas (UML) o gráficos basados ​​en requisitos

especificación dada por el negocio. En el proceso actual de

diseñar un software casi todos los diseños son realizados por

manualmente utilizando una gran cantidad de esfuerzo humano y puede

tener algunos problemas de fiabilidad con el diseño.

Cuando se trata de la fase de prueba, es la última fase de

SDLC antes de entregar el software y en esta fase el software

Es una prueba contra los requisitos. Aquí generar casos de prueba es

una de las tareas principales y los probadores enfrentan muchos problemas cuando

generando casos de prueba como ambigüedad en los requisitos,

Se necesita mucho tiempo para leer y comprender el requisito

especificación etc. Al considerar todos esos problemas,

se le ocurrió una herramienta de diseño de software integrada que es

capaz de generar casos de uso, escenarios de usuario y casos de prueba

para el requisito dado

La especificación de alguna manera acelera la fase de diseño y prueba

del SDLC. Para que este documento proponga un enfoque para

generar diagramas UML, caso de prueba de escenarios de usuario de

requisitos de software expresados ​​en lenguaje natural usando

Técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Básicamente, sistema

toma y procesa la especificación de requisitos como

entrada, luego use técnicas centrales de PNL como la oración

detector, tokenizer, etiquetador pos (parte del discurso) y Destokenizer con nuestros propios algoritmos para capturar y filtrar solo

partes necesarias de la especificación de requisitos dada.

Finalmente, el sistema produce salidas en tres formas, tales como UML

diagramas, escenarios de usuario y casos de prueba.

METODOLOGÍA

Para el dominio de esta investigación llevada a cabo hay

formas siempre limitadas de establecer un requisito. Por lo tanto, es un

cuestión de captar cada una de las formas posibles de indicar un

requisito. Pero el aumento en la matriz de gramática puede reducir

actuación. Para cada gramática que hemos definido, hay un

regla correspondiente que se aplicará para realizar el

extracción de actor y función. Ahí viene la regla

conjunto. Como resultado de este proyecto de investigación, el equipo de investigación

fue capaz de introducir algunos algoritmos nuevos para ser utilizados con

Abrir bibliotecas de PNL. El algoritmo es aplicable cuando el

El concepto de gramática está involucrado. La gramática se compone de

número múltiple de etiquetas con la secuencia esperada de Etiquetas

El algoritmo procesa una oración a la vez. Inicialmente el

algoritmo de coincidencia gramatical recibe una oración con todos los

las palabras son etiquetadas [5] por el POS Tagger [1]. La totalidad

La función se ejecuta en la parte superior de un bucle anidado que consta de dos

bucles anidados. El algoritmo tiene tres bucles en su interior, cada uno

está anidado al otro. En total, hace 5 bucles anidados para

entre sí y que contiene más de 13 condiciones en

Entre. Las gramáticas y las reglas se definen y almacenan en un

Dos conjuntos demenciales. Para cada gramática tenemos

definido, thers es una regla correspondiente. La regla contiene información e instrucciones a seguir cuando un particular

la gramática fue golpeada. La regla correcta para una gramática particular

siempre puede ser referido por el número de índice de la gramática.

La Figura 1 muestra cómo son los bucles mencionados anteriormente

anidado y la conexión y el propósito de cada bucle.

Teniendo en cuenta los 3 bucles dentro del algoritmo, el primer bucle

preocupaciones sobre el número de gramática que ahora se está

comparado, y el segundo bucle se refiere al tokenizado

oración etiquetada La oración simbólica es preparada por

tokenizar la oración etiquetada usando la PNL abierta

Tokenizer [3]. El tercer y último bucle se refiere a

etiquetas de valor múltiple si se define alguna en la gramática seleccionada.

Las etiquetas de valores múltiples son casos en los que la gramática indica, en

una posición de etiqueta particular si puede haber alguna

Etiquetas alternativas Esta técnica se agregó recientemente para mejorar

La eficiencia del algoritmo. Con el cheque de valores múltiples

técnica, pudimos reducir más de la mitad de la

gramáticas y número de reglas definidas en el método. Esta

La técnica también mejora la eficiencia general de todo

proceso.

Desde el primer bucle se refiere a las reglas de gramática

número, un incremento en una gramática única causaría un

gran cantidad de comparaciones dentro de los siguientes dos bucles.

Como valor promedio para una descripción con 12 oraciones, el

El algoritmo realiza 710 comparaciones para 22 gramáticas definidas.

Por lo tanto, la reducción en el número de gramáticas afecta a todos

Tres bucles internos directamente. Las etiquetas de valores múltiples son

identificado por el signo "/" entre dos etiquetas en una sola etiqueta

posición. La tasa de eficiencia se muestra a continuación en la Figura 1

y Figura 2. Las pruebas se llevaron a cabo probando

oraciones aleatorias como entrada para el programa. Prueba 1

contiene 12 oraciones, prueba 2 contiene 10 oraciones y prueba

3 contiene 6 oraciones. El resultado de la prueba muestra que el

la técnica tiene un impacto efectivo y directo para

desempeño del proceso general. Como la disminución en el

la gramática resultó en una disminución en el número de comparaciones,

el tiempo total necesario para procesar los datos también se vio afectado

y resultó una disminución. Los resultados de la prueba que se muestran en la Figura 2

y la Figura 3 muestra resultados directos y efectivos de la

aplicación de la etiqueta multivalor en la gramática.

Puede haber casos en que estas técnicas no muestren

rendimiento, casos en los que las oraciones no coinciden con

Una gramática que tiene una etiqueta de valores múltiples. Al encontrar un

gramática coincidente, siempre que pequeños segmentos en el

la gramática coincide con los segmentos de la oración, el

Los índices de los tokens coincidentes se guardan en una matriz de cadenas para

ser utilizado al ubicar las acciones y actores. Las gramáticas

se almacenan en un orden especial. Primero viene el más largo en

longitud para evitar conflictos donde una gramática puede ser consistente

dentro de otro.

La Figura 4 muestra la estructura alámbrica de la correspondencia gramatical

algoritmo. El tercer bloque de la figura 4 se refiere a una matriz.

utilizado para un propósito especial en este algoritmo. La matriz

simplemente une la oración y la Regla. Luego indica

donde los hallazgos gramaticales se encuentran dentro de la oración original.

El contenido dentro de la Regla (último bloque en la figura 4) muestra

donde buscar Los números en el primer índice de cada

El elemento se refiere a la matriz especial en la sección tres. Dónde

finalmente se apunta a los índices del original

frase. Cuando una oración coincide completamente con una gramática,

se pasa el número de gramática coincidente en el conjunto de gramática

en dos algoritmos llamados getActor () y getAction (). los

ambos algoritmos toman el número de gramática como entrada y

aplicar las reglas definidas específicamente para la gramática coincidente

número que producirá el resultado final, el actor y

Las acciones ejecutadas por el mismo actor. El algoritmo puede

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