[發明專利]需求文檔質量評價模型訓練方法及需求文檔質量評價方法

在審

• 申請號: 202010335874.8
• 申請日: 2020-04-25
• 公開（公告）號: CN111523322A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 鄭翔;戴渝
• 申請（專利權）人: 中信銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市蘭臺律師事務所 11354
• 代理人: 張峰

本申請實施例提供了一種需求文檔質量評價模型訓練方法及需求文檔質量評價方法。該方法包括：獲取樣本需求文檔以及樣本需求文檔所包括的各評價項對應的質量評分；提取樣本需求文檔的特征詞；將樣本需求文檔、評價項以及特征詞作為輸入，將樣本需求文檔的質量評分作為輸出，對深度神經網絡模型進行訓練，得到需求文檔質量評價模型。基于需求文檔質量評價模型獲取待評價需求文檔的第一質量評分，并獲取待評價需求文檔的人工質量評分，通過將質量評價模型獲得的質量評分與人工質量評分相結合，確定待評價需求文檔的最終質量評分，基于本方案，能夠保證對需求文檔評價的準確性與一致性，有效地為后續基于需求文檔進行的軟件產品開發提供基礎。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體而言，本申請涉及一種需求文檔質量評價模型訓練方法及需求文檔質量評價方法。

背景技術

產品需求文檔是由需求分析人員基于對軟件產品的功能的研發編寫的，對指導軟件產品的后續開發有著重要意義。

現有技術中，多由人工對產品需求文檔進行評價，但由于評價者對需求文檔的理解存在差異，導致不同的評價者給出的評價結果可能差異較大，影響對產品需求文檔的正常評價。

發明內容

本申請的目的旨在至少能解決上述的技術缺陷之一。本申請所采用的技術方案如下：

第一方面，本申請實施例提供了一種需求文檔質量評價模型的訓練方法，該方法包括：

獲取樣本需求文檔以及樣本需求文檔所包括的各評價項對應的質量評分；

提取樣本需求文檔的特征詞；

將樣本需求文檔、評價項以及特征詞作為輸入，將樣本需求文檔的質量評分作為輸出，對深度神經網絡模型進行訓練，得到需求文檔質量評價模型。

可選地，提取樣本需求文檔的特征詞，包括：

對樣本需求文檔中的文本進行切詞處理；

對切詞結果進行聚類處理，確定樣本需求文檔的特征詞。

第二方面，本申請實施例提供了一種需求文檔質量評價方法，該方法包括：

獲取待評價需求文檔；

基于預訓練的需求文檔質量評價模型，確定待評價需求文檔的第一質量評分；

獲取待評價需求文檔的人工質量評分；

基于第一質量評分以及人工質量評分，確定待評價需求文檔的第二質量評分。

可選地，基于預訓練的需求文檔質量評價模型，確定待評價需求文檔的第一質量評分，包括：

確定待評價需求文檔的特征詞；

將待評價需求文檔的特征詞以及評價需求文檔的評價項作為預訓練的需求文檔質量評價模型的輸入，將需求文檔質量評價模型的輸出確定為第一質量評分。

可選地，基于第一質量評分以及人工質量評分，確定待評價需求文檔的第二質量評分，包括：

基于第一質量評分以及第一質量評分對應的第一預設權重，并基于人工質量評分以及人工質量評分對應的第二預設權重，確定待評價需求文檔的第二質量評分。

可選地，獲取待評價需求文檔的人工質量評分，包括：

確定待評價需求文檔的需求類型以及業務類型；

基于需求類型以及業務類型，確定待評價需求文檔的人工質量評分。

可選地，上述需求文檔質量評價方法還包括：

若第一質量評分與人工質量評分的差值超過預設值，則發出報警信息。