Combining probabilistic tagging with rule-based multilevel chunking for requirements elicitation

Abstract

In this paper author describes a multi-layered NLP approach for the elicitation of ontology relevant information from free requirements text. To automate the requirements elicitation process from textual information of stakeholders, as well as to transform it into structured and validated fashion the combination of probabilistic and rule-based NLP methods are proposed. The developed methodology includes a multi-level chunking strategy as its core principle.

Стаття присвячена опису NLP підходу до витягу відповідної онтологічної інформації з неопрацьованих текстів вимог. Для автоматизації процесу витягу вимог з текстової інформації зацікавлених осіб, а також для її трансформації в структуровану і придатну для валідації форму пропонується використання поєднання імовірнісних та заснованих на правилах методив NLP. Розроблена методологія у якості основного принципу включає в себе багаторівневу стратегію синтаксичного аналізу.

Статья посвящена описанию NLP подхода к извлечению соответствующей онтологической информации из необработанных текстов требований. Для автоматизации процесса извлечения требований из текстовой информации заинтересованных лиц, а также для её трансформации в структурированную и пригодную для валидации форму предлагается использовать сочетание вероятностных и основанных на правилах методов NLP. Разработанная методология в качестве основного принципа включает в себя многоуровневую стратегию синтаксического анализа.