隨著數(shù)字化技術(shù)開始在核電站廣泛應(yīng)用,核電領(lǐng)域安全級軟件的驗證與確認(rèn)工作,尤其是針對核安全級數(shù)字化儀控系統(tǒng)的軟件驗證與確認(rèn)受到廣泛關(guān)注。軟件驗證與確認(rèn)的過程,即為軟件需求與軟件設(shè)計之間關(guān)系的驗證與確認(rèn),貫穿于軟件產(chǎn)品的整個生命周期。因此尋求更為簡便、準(zhǔn)確的軟件需求驗證方法對于核電系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展以及核能的安全開發(fā)利用具有重要意義。軟件需求文檔中軟件特性的結(jié)構(gòu)完整性驗證與描述合理性驗證是軟件驗證與確認(rèn)中重要的一環(huán)。論文針對自然語言處理在軟件需求驗證中的應(yīng)用進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究,主要應(yīng)用了文本的詞性標(biāo)注以及文本相似度計算的技術(shù),主要工作及創(chuàng)新點如下:1.在隱馬爾科夫詞性標(biāo)注模型的訓(xùn)練中通過輔助語料采用半監(jiān)督的方式不斷擴(kuò)展訓(xùn)練語料。此方法不需要大量經(jīng)過標(biāo)注的訓(xùn)練語料,通過輔助語料迭代訓(xùn)練的方式可以自動獲得標(biāo)注準(zhǔn)確度較高的語料,節(jié)省了人力成本和時間成本。2.利用標(biāo)注模型對語料進(jìn)行標(biāo)注時,采用Viterbi雙向標(biāo)注。傳統(tǒng)隱馬爾科夫標(biāo)注模型只考慮了詞性的單向轉(zhuǎn)移,遺漏了當(dāng)前詞性與后續(xù)詞性的關(guān)系。雙向標(biāo)注克服了傳統(tǒng)隱馬爾科夫模型單向依賴的缺點,同時提高了詞性標(biāo)注的可靠性。3.通過引入義原的深度信息改進(jìn)了詞... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

天氣的馬爾可夫鏈(a)和單詞的馬爾可夫鏈(b)

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-10-圖2-2每天吃冰淇淋的數(shù)量和天氣狀態(tài)之間關(guān)系的隱馬爾科夫模型Fig.2-2AhiddenMarkovmodelforrelatingnumbersoficecreamstotheweather.注意，在圖2-2的HMM中，任意兩種狀態(tài)之間有一個(非零)過渡的概率。這樣的HMM稱為全連通HMM或遍歷的HMM。然而，在有的HMMs中，許多狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率為零。例如，在從左到右(也稱為Bakis)的HMMs中，狀態(tài)轉(zhuǎn)換從左到右進(jìn)行，如圖2-3所示。在BakisHMM中，沒有從編號較高的狀態(tài)到編號較低的狀態(tài)的轉(zhuǎn)換(或者，更準(zhǔn)確地說，任何從編號較高的狀態(tài)到編號較低的狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率為零)。BakisHMMs通常用于模擬像語音這樣的時間過程。圖2-3兩種隱馬爾可夫模型Fig.2-3TwohiddenMarkovmodels如圖2-3左邊是一個從左到右(Bakis)的HMM，右邊是一個全連通（遍歷的）HMM。在Bakis模型中，所有未表示出的轉(zhuǎn)移概率均為零。Rabiner(1989)在上世紀(jì)60年代JackFerguson所做教程的基礎(chǔ)上提出隱馬爾可夫模型由三個基本問題構(gòu)成：1.概率估計問題：給定模型=(A,B,)和觀測序列()12TO=o,o,...,o，計算模型λ下觀測序列O出現(xiàn)的概率P(O|)。2.學(xué)習(xí)問題：給定一個觀測序列()12TO=o,o,...,o，估計隱馬爾科夫模型=(A,B,)的參數(shù)，使得在該模型下觀測序列概率P(O|)最大。即，用極大似然估計的方法估計參數(shù)[16]。3.解碼問題

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-11-已知模型=(A,B,)和觀測序列()12TO=o,o,...,o，求使觀測序列條件概率P(Q|O)最大的狀態(tài)序列12(,,...,)TQ=qqq，即給定觀測序列，求最有可能生成此觀測序列的狀態(tài)序列[17]。維特比算法維特比算法是一種利用動態(tài)規(guī)劃思想的動態(tài)規(guī)劃算法，該算法可以在給定模型=(A,B,)和觀察序列()12TO=o,o,...,o的情況下求得使觀測序列條件概率P(Q|O)最大的一組狀態(tài)序列12(,,...,)TQ=qqq。例如在上述預(yù)測天氣的任務(wù)中，給定觀測序列（3，1，3）和一個HMM，該算法的任務(wù)就是找到與該觀測序列最相符的隱狀態(tài)序列。圖2-4Viterbi算法計算最佳路徑Fig.2-4TheViterbialgorithmforcomputingthebestpath圖2-4是一個利用Viterbi算法計算觀察序列3，1，3的最佳隱狀態(tài)序列的一個實例，圓圈表示隱狀態(tài)，方塊表示觀測值，白色（未填充）圓圈表示非法轉(zhuǎn)移。這一過程的思路是從左到右處理觀測序列，圖中()tvj表示第t個觀測值是由第j個隱狀態(tài)產(chǎn)生的概率，該值通過遞歸產(chǎn)生，形式如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3213741