需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建...需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.展开更多
大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过...大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。展开更多
文摘需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.
文摘大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。
