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以實體鏈接方法從需求生成軟體設計

為了解決PlantUML的問題，作者袁晟峻 這樣論述：

在軟體工程的領域裡面，軟體設計一直是個很重要的研究主題，在之前已有許多研究提出各種自動或半自動的方式從需求生成軟體設計，但沒有人能夠從無限制的自然語言寫成的需求中，自動地生成品質尚可的軟體設計。為此我們提出了一個基於神經網路的方法，這個方法能夠學習需求中物件之間的依賴關係，減輕自然語言的複雜度所帶來的問題，最後自動生成設計圖。此外，我們也提出一個實體鏈接的方法去驗證自動生成的設計圖。在本研究中，我們專注在生成類別圖與循序圖。我們的神經網路模型在類別圖的依賴關係分析的部分，達到了77%的結構準確率以及70%的依賴關係準確率。而實體鏈接驗證在實驗中達到了80%的準確率。