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JP7555214B2 - Check item creation support device, check item creation support method, and program - Google Patents
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JP7555214B2 - Check item creation support device, check item creation support method, and program - Google Patents

Check item creation support device, check item creation support method, and program Download PDF

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JP7555214B2 JP2020133455A JP2020133455A JP7555214B2 JP 7555214 B2 JP7555214 B2 JP 7555214B2 JP 2020133455 A JP2020133455 A JP 2020133455A JP 2020133455 A JP2020133455 A JP 2020133455A JP 7555214 B2 JP7555214 B2 JP 7555214B2
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Description

本開示は、製品仕様の確認項目の生成を支援する確認項目生成支援装置、確認項目生成支援方法およびプログラムに関する。 This disclosure relates to a check item generation support device, a check item generation support method, and a program that support the generation of check items for product specifications.

製品仕様書の文章を言語解析することにより製品仕様の矛盾を指摘する技術が知られている。例えば、特許文献1に記載された仕様検証装置は、自然言語で記述された要求仕様を形態素解析することにより単語と品詞とに分解し、係り受け解析により少なくとも1つの単語を含む文節と、文節間の係り受け関係を表した構文データを得る。次に、当該仕様検証装置は、仕様解析ルールに従い構文データを解析することにより、動詞の単語を含む文節ごとに、動詞と、動詞に対する主語と、動詞に対する目的語と、動詞と目的語とにより定まる動作が行われる前に成立している必要がある事前条件とに関する項目を含む意味表現データを生成する。そして、当該仕様検証装置は、意味表現データを検査することにより、意味表現データにおいて不備のある項目を検出する。 Technologies are known that identify inconsistencies in product specifications by linguistically analyzing the text of product specifications. For example, a specification verification device described in Patent Document 1 performs morphological analysis on required specifications written in natural language to break them down into words and parts of speech, and obtains clauses containing at least one word and syntax data representing dependency relationships between the clauses by dependency analysis. Next, the specification verification device analyzes the syntax data according to specification analysis rules to generate semantic expression data for each clause containing a verb word, the semantic expression data including items related to the verb, the subject of the verb, the object of the verb, and preconditions that must be satisfied before an action determined by the verb and the object is performed. The specification verification device then checks the semantic expression data to detect items that are incomplete in the semantic expression data.

特開2014-81680号公報JP 2014-81680 A

特許文献1に記載された仕様検証装置は、要求仕様から得られた構文データを仕様解析ルールに従って解析することにより、仕様の意味表現データを生成している。このため、特許文献1に記載された仕様検証装置を製品仕様の確認項目の生成に使用した場合、仕様解析ルールが示す予め定められた文章構造の確認項目しか生成できず、製品仕様の確認に必要な項目に漏れが生じる可能性があるという課題があった。 The specification verification device described in Patent Document 1 generates semantic expression data of the specifications by analyzing the syntax data obtained from the requirement specifications according to the specification analysis rules. Therefore, when the specification verification device described in Patent Document 1 is used to generate check items for product specifications, there is a problem that only check items with a predetermined sentence structure indicated by the specification analysis rules can be generated, and there is a possibility that items necessary for checking the product specifications may be missed.

本開示は上記課題を解決するものであり、予め定められた文章構造に限定されない製品仕様の確認項目の生成を支援することができる確認項目生成支援装置、確認項目生成支援方法およびプログラムを得ることを目的とする。 The present disclosure aims to solve the above problem, and aims to provide a check item generation support device, a check item generation support method, and a program that can support the generation of check items for product specifications that are not limited to a predetermined sentence structure.

本開示に係る確認項目生成支援装置は、製品の仕様書の構造を解析した結果を用いて、仕様書に含まれる表形式または箇条書き形式の部分を判別する構造解析部と、構造解析部により判別された仕様書の部分含まれる単語、文字列または文章を用いて、当該部分に対応する製品仕様に関連した文章を生成し、生成された文章を含む処理対象仕様書についての文章を生成する文章生成部と、製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データにおける確認項目に対応する文章と、文章生成部により生成された処理対象仕様書について文章とを取得し、両者が似ている度合いを数値化した似たもの指数を算出する似たもの分析部と、似たもの指数に基づいて蓄積データから製品仕様の確認項目を抽出し、抽出した製品仕様の確認項目を、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成するための処理に用いる参考情報に決定する参考情報決定部と、を備える。 The check item generation support device disclosed herein includes a structure analysis unit that uses the results of analyzing the structure of a product specification to determine which parts of the specification are in table format or bullet point format ; a sentence generation unit that uses words, character strings or sentences included in the part of the specification determined by the structure analysis unit to generate sentences related to the product specifications corresponding to the part , and generates sentences for the specification to be processed including the generated sentences; a similarity analysis unit that obtains sentences corresponding to check items in stored data in which check items of the product specifications are accumulated, and sentences for the specification to be processed generated by the sentence generation unit , and calculates a similarity index that quantifies the degree of similarity between the two; and a reference information determination unit that extracts check items of the product specifications from the stored data based on the similarity index , and determines the extracted check items of the product specifications as reference information to be used in processing to generate check items of the product specifications from the specification to be processed.

本開示によれば、製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データにおける確認項目に対応する文章と、処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章とが似ている度合いを示す似たもの指数を算出し、似たもの指数に基づいて蓄積データから抽出された確認項目が、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成する処理に用いられる参考情報に決定される。参考情報は、予め定められた文章構造に限定されずに蓄積データから抽出された確認項目であり、処理対象仕様書が有する構造に基づいて生成された文章に似た文章に対応している。これにより、本開示に係る確認項目生成支援装置は、予め定められた文章構造に限定されない製品仕様の確認項目の生成を支援することができる。また、蓄積データから参照情報を決定することにより、確認項目の質が一定化し、製品仕様の確認に必要な項目の漏れを防ぐことができる。 According to the present disclosure, a similarity index is calculated that indicates the degree of similarity between a sentence corresponding to a check item in accumulated data in which check items of product specifications are accumulated and a sentence generated based on the structure of the specification to be processed, and check items extracted from the accumulated data based on the similarity index are determined as reference information to be used in the process of generating check items of the product specifications from the specification to be processed. The reference information is a check item extracted from the accumulated data without being limited to a predetermined sentence structure, and corresponds to a sentence similar to a sentence generated based on the structure of the specification to be processed. In this way, the check item generation support device according to the present disclosure can support the generation of check items of product specifications that are not limited to a predetermined sentence structure. Furthermore, by determining the reference information from the accumulated data, the quality of the check items can be stabilized, and it is possible to prevent the omission of items necessary for checking the product specifications.

実施の形態1に係る確認項目生成支援装置の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of a check item generation support device according to a first embodiment; 実施の形態1に係る確認項目生成支援方法を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a check item generation support method according to the first embodiment; 製品の仕様書に含まれる表の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a table included in a product specification. 図3の表に基づいて生成された文章の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a sentence generated based on the table in FIG. 3 . 製品の仕様書に含まれる箇条書きの例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of bullet points included in a product specification. 対象製品記述ルールの例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a target product description rule. 文章に含まれる単語を処理用文字列へ置き換える処理の概要を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an overview of a process for replacing words included in a sentence with a processing character string. 蓄積データにおける確認項目に対応する文章の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a sentence corresponding to a confirmation item in the stored data. 処理対象仕様書から生成された文章の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a sentence generated from a processing target specification. 似たもの分析の概要を示す図である。FIG. 1 shows an overview of similar analysis. 図11Aは、実施の形態1に係る確認項目生成支援装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図11Bは、実施の形態1に係る確認項目生成支援装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 11A is a block diagram showing a hardware configuration for realizing the functions of the check item creation support device of embodiment 1, and FIG. 11B is a block diagram showing a hardware configuration for executing software for realizing the functions of the check item creation support device of embodiment 1.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る確認項目生成支援装置1の構成を示すブロック図である。確認項目生成支援装置1は、処理対象仕様書を示す仕様書データ2から製品仕様の確認項目を生成する処理に用いられる参考情報を、製品仕様の確認項目の蓄積データ3から決定することによって、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成する処理を支援する。仕様書データ2は、製品仕様の確認項目が生成されていない処理対象仕様書を示すデータである。蓄積データ3は、製品の開発において製品の品質を保証した実績がある確認項目が蓄積されたデータである。
Embodiment 1.
1 is a block diagram showing the configuration of a check item generation support device 1 according to a first embodiment. The check item generation support device 1 supports the process of generating check items of product specifications from a target specification by determining, from accumulated data 3 of check items of the product specifications, reference information used in the process of generating check items of product specifications from specification data 2 indicating the target specification. The specification data 2 is data indicating a target specification for which check items of the product specifications have not been generated. The accumulated data 3 is data in which check items that have a track record of ensuring product quality during product development are accumulated.

例えば、確認項目生成支援装置1は、処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章に似た文章に対応する確認項目を蓄積データ3から抽出し、抽出した確認項目を参考情報に決定する。確認項目生成支援装置1は、参考情報を表示装置4に表示する。また、確認項目生成支援装置1は、参考情報となり得る確認項目が蓄積データ3になければ、参考情報がないことを表示装置4に表示する。 For example, the check item generation support device 1 extracts check items from the stored data 3 that correspond to sentences similar to sentences generated based on the structure of the specification to be processed, and determines the extracted check items as reference information. The check item generation support device 1 displays the reference information on the display device 4. Furthermore, if there are no check items in the stored data 3 that can be reference information, the check item generation support device 1 displays on the display device 4 that there is no reference information.

図1において、確認項目生成支援装置1は、構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14を備えている。構造解析部11は、製品の仕様書の構造を解析することにより仕様書の構造を定義する。例えば、構造解析部11は、処理対象仕様書を示す仕様書データ2を読み出し、処理対象仕様書の構造を解析する。仕様書の構造には、表形式の構造または箇条書き形式の構造がある。 In FIG. 1, the check item generation support device 1 includes a structure analysis unit 11, a sentence generation unit 12, a similarity analysis unit 13, and a reference information determination unit 14. The structure analysis unit 11 defines the structure of a product specification by analyzing the structure of the specification. For example, the structure analysis unit 11 reads out specification data 2 indicating the specification to be processed, and analyzes the structure of the specification to be processed. The specification structure may be in a table format or a bullet-list format.

文章生成部12は、処理対象仕様書の構造に基づいて、製品仕様に関連した文章を生成する。例えば、文章生成部12は、処理対象仕様書の構造に表が含まれる場合、この表に含まれる単語を用いて、製品仕様に関連した文章を生成する。また、文章生成部12は、処理対象仕様書の構造に複数の文章の箇条書きが含まれ、箇条書きの文章間に関連がある場合、関連のある個々の文章を組み合わせた文章を、製品仕様に関連した文章として生成する。 The sentence generation unit 12 generates sentences related to the product specifications based on the structure of the specifications to be processed. For example, when the structure of the specifications to be processed includes a table, the sentence generation unit 12 uses words included in the table to generate sentences related to the product specifications. In addition, when the structure of the specifications to be processed includes a list of multiple sentences and there is a relationship between the sentences in the list, the sentence generation unit 12 generates a sentence related to the product specifications by combining the individual related sentences.

また、文章生成部12は、製品仕様に関連する単語と処理用文字列とが対応付けられた対象製品記述ルールに従って、文章に含まれる単語を処理用文字列に置き換える。処理用文字列とは、単語の意味合いを表す文字列である。例えば、「レジスタ」、「メモリ」、「信号」、「ビット」または「バッファ」といった単語は、製品仕様を規定するリソースの意味合いを有している。これらに対応する処理用文字列は、例えば、「$リソース$」である。すなわち、意味合いがリソースである単語は、同じ意味合いを表す共通の処理用文字列「$リソース$」に置き換えられる。 In addition, the sentence generation unit 12 replaces words included in the sentence with processing strings according to target product description rules that associate words related to product specifications with processing strings. A processing string is a string that expresses the meaning of a word. For example, words such as "register", "memory", "signal", "bit" and "buffer" have the meaning of resources that define product specifications. The processing string corresponding to these is, for example, "$resource$". In other words, a word whose meaning is resource is replaced with the common processing string "$resource$" that expresses the same meaning.

また、「A信号」というように、リソース名を示す単語に対応する処理用文字列は、「$リソース名$」である。すなわち、意味合いがリソース名である単語は、例えば、同じ意味合いを表す共通の処理用文字列「$リソース名$」に置き換えられる。 In addition, the processing string corresponding to a word indicating a resource name, such as "A signal," is "$resource name$." In other words, a word whose meaning is a resource name is replaced with, for example, the common processing string "$resource name$" that expresses the same meaning.

文章生成部12は、対象製品記述ルールに従い、処理対象仕様書から生成した文章に含まれる単語を、その意味合いに対応する処理用文字列に置き換え、蓄積データ3における確認項目に対応する文章に含まれる単号を、その意味合いに対応する処理用文字列に置き換える。 The sentence generation unit 12 replaces words contained in sentences generated from the target specification document according to the target product description rules with processing character strings that correspond to their meanings, and replaces symbols contained in sentences that correspond to confirmation items in the stored data 3 with processing character strings that correspond to their meanings.

似たもの分析部13は、蓄積データ3における確認項目に対応する文章と処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章とを取得し、両者が似ている度合いを数値化した似たもの指数を算出する。例えば、似たもの分析部13は、蓄積データ3における確認項目に対応する文章(単語が処理用文字列に置き換えられたもの)と、処理対象仕様書から生成された文章(単語が処理用文字列に置き換えられたもの)とにおいて、各文章中の単語数に対する両文章で意味合いが一致した単語数の割合を算出し、各文章の割合の平均値を、両文章間の似たもの指数として算出する。 The similarity analysis unit 13 acquires a sentence corresponding to a check item in the stored data 3 and a sentence generated based on the structure of the specification to be processed, and calculates a similarity index that quantifies the degree of similarity between the two. For example, the similarity analysis unit 13 calculates the ratio of the number of words whose meanings are identical in both sentences corresponding to a check item in the stored data 3 (words replaced with processing strings) and sentences generated from the specification to be processed (words replaced with processing strings) to the total number of words in each sentence, and calculates the average ratio of each sentence as the similarity index between the two sentences.

参考情報決定部14は、似たもの指数に基づいて蓄積データ3から抽出した製品仕様の確認項目を、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成する処理に用いる参考情報に決定する。例えば、参考情報決定部14は、蓄積データ3に蓄積された確認項目のうち、処理対象仕様書から生成された文章との間の似たもの指数が最大である確認項目を、蓄積データ3から読み出して参考情報に決定する。 The reference information determination unit 14 determines the check items of the product specifications extracted from the stored data 3 based on the similarity index as reference information to be used in the process of generating check items of the product specifications from the specification to be processed. For example, the reference information determination unit 14 reads out from the stored data 3 the check item that has the highest similarity index between the check items and the text generated from the specification to be processed, out of the check items stored in the stored data 3, and determines it as reference information.

図2は、実施の形態1に係る確認項目生成支援方法を示すフローチャートである。
まず、構造解析部11は、処理対象仕様書を示す仕様書データ2を取得し、取得した仕様書データ2を用いて処理対象仕様書の構造を解析する(ステップST1)。仕様書の構造には、例えば、表形式の構造または箇条書き形式の構造がある。
FIG. 2 is a flowchart showing a check item generation support method according to the first embodiment.
First, the structure analysis unit 11 acquires specification data 2 indicating a specification to be processed, and analyzes the structure of the specification to be processed (step ST1) using the acquired specification data 2. The structure of the specification may be, for example, a table structure or a list structure.

次に、文章生成部12は、処理対象仕様書の構造に基づいて、製品仕様に関連した文章を生成する(ステップST2)。例えば、文章生成部12は、処理対象仕様書の構造に表が含まれる場合に、この表に含まれる単語を用いて製品仕様に関連した文章を生成する。図3は、製品の仕様書に含まれる表2Aの例を示す図であり、処理対象仕様書に含まれる表2Aを示している。文章生成部12は、表2Aに含まれる単語を用いて、製品仕様に関連した文章を生成する。 Next, the sentence generation unit 12 generates sentences related to the product specifications based on the structure of the specifications to be processed (step ST2). For example, when a table is included in the structure of the specifications to be processed, the sentence generation unit 12 generates sentences related to the product specifications using the words included in this table. Figure 3 is a diagram showing an example of Table 2A included in a product specification, and shows Table 2A included in the specifications to be processed. The sentence generation unit 12 generates sentences related to the product specifications using the words included in Table 2A.

図3に示すように、表2Aは、列情報として、「レジスタ名」、「アドレス」、「ビット」および「機能」が設定されている。「機能」に対応する欄に値の記述がある場合、文章生成部12は、値の記述を含む文章を生成する。「値の記述」は、「機能」に関連した数値およびその説明である。図4は、図3の表2Aに基づいて生成された文章A1およびA2を示す図である。文章生成部12は、表2Aにおける破線を付した行に記述された単語を用いて、「CONTレジスタのENビットが0の場合、機能0は無効である」という文章A1と、「CONTレジスタのENビットが1の場合、機能0は有効である」という文章A2とを生成する。 As shown in FIG. 3, in Table 2A, "register name," "address," "bit," and "function" are set as column information. If a value is described in the column corresponding to "function," the sentence generation unit 12 generates a sentence including the value description. The "value description" is a numerical value related to the "function" and its explanation. FIG. 4 is a diagram showing sentences A1 and A2 generated based on Table 2A in FIG. 3. Using the words described in the dashed lines in Table 2A, the sentence generation unit 12 generates sentence A1, "When the EN bit of the CONT register is 0, function 0 is disabled," and sentence A2, "When the EN bit of the CONT register is 1, function 0 is enabled."

処理対象仕様書の構造に箇条書きがあり、箇条書きの文章間に関連がある場合に、文章生成部12は、関連のある個々の文章を組み合わせた文章を、製品仕様に関連した文章として生成する。図5は、製品の仕様書に含まれる箇条書きの例を示す図である。構造解析部11は、処理対象仕様書において、「下記の条件」という文章部分を検出すると、この文章部分に続いて条件を示す文章が列挙されることが予想されるので、この処理対象仕様書の構造には箇条書きが含まれるという解析結果を、文章生成部12に出力する。図5に示す文章2Bは、「下記の条件」という文章部分を含む文章2b1と、これに続く文章2b2および2b3とからなる。 When the structure of the specification to be processed contains bullet points and there is a relationship between the sentences in the bullet points, the sentence generation unit 12 generates a sentence that combines the individual related sentences as a sentence related to the product specifications. Figure 5 is a diagram showing an example of a bullet point included in a product specification. When the structure analysis unit 11 detects a sentence portion "The following conditions" in the specification to be processed, it predicts that sentences indicating the conditions will be listed following this sentence portion, and outputs an analysis result to the sentence generation unit 12 that the structure of the specification to be processed contains bullet points. Sentence 2B shown in Figure 5 consists of sentence 2b1, which contains the sentence portion "The following conditions", and sentences 2b2 and 2b3 that follow it.

文章生成部12は、「AがBになるのは下記の条件である」という文章2b1から、「下記の条件」という文章部分を検出した場合、この文章2b1に続く文章2b2および2b3を、条件を示す文章であると判定する。続いて、文章生成部12は、文章2b1と文章2b2が、箇条書きの文章であり、かつ文章間に関連があると判定し、文章2b1と文章2b2とを組み合わせた、「AがBになるのはCが1の場合」という文章B1を生成する。同様に、文章生成部12は、文章2b1と文章2b3が、箇条書きの文章であり、かつ文章間に関連があると判定し、文章2b1と文章2b3とを組み合わせた「AがBになるのはDが有効状態」という文章B2を生成する。 When the sentence generation unit 12 detects the sentence portion "under the following conditions" from sentence 2b1 "A becomes B under the following conditions", it determines that sentences 2b2 and 2b3 following sentence 2b1 are sentences indicating conditions. Next, the sentence generation unit 12 determines that sentences 2b1 and 2b2 are itemized sentences and that there is a relationship between the sentences, and generates sentence B1, "A becomes B when C is 1", by combining sentences 2b1 and 2b2. Similarly, the sentence generation unit 12 determines that sentences 2b1 and 2b3 are itemized sentences and that there is a relationship between the sentences, and generates sentence B2, "A becomes B when D is in a valid state", by combining sentences 2b1 and 2b3.

続いて、文章生成部12は、対象製品記述ルールに従い、処理対象仕様書から生成した文章に含まれる単語を、その意味合いに対応する処理用文字列に置き換え、蓄積データ3における確認項目に対応する文章に含まれる単号を、その意味合いに対応する処理用文字列に置き換える。図6は、対象製品記述ルール12Aの例を示す図である。対象製品記述ルール12Aは、製品仕様に関連する単語と、その単語の意味合いを表す処理用文字列との対応関係が記述されたルールである。 Then, the sentence generation unit 12 replaces words included in sentences generated from the target specifications with processing strings corresponding to their meanings according to the target product description rules, and replaces symbols included in sentences corresponding to confirmation items in the stored data 3 with processing strings corresponding to their meanings. Figure 6 is a diagram showing an example of target product description rules 12A. The target product description rules 12A are rules that describe the correspondence between words related to the product specifications and processing strings that express the meanings of those words.

図6において、「レジスタ」、「メモリ」、「信号」、「ビット」または「バッファ」といった単語は、製品仕様を規定するリソースの意味合いを有するので、これらの単語に対応する処理用文字列は、「$リソース$」である。また、「英数文字」に続いて文字列「リソース」が記述された単語は、「リソース名」を表す処理用文字列に対応する。 In FIG. 6, words such as "register", "memory", "signal", "bit" and "buffer" have the connotation of resources that define product specifications, so the processing strings corresponding to these words are "$resource$". Also, a word that has "alphanumeric characters" followed by the string "resource" corresponds to a processing string that represents a "resource name".

図7は、文章C1に含まれる単語を処理用文字列へ置き換える処理の概要を示す図である。文章生成部12は、対象製品記述ルール12Aに従って、「BレジスタはA信号が1の時に2になる」という文章C1に含まれる単語を処理用文字列に置き換える。文章C1に含まれる、単語「レジスタ」と単語「信号」は、対象製品記述ルール12Aに従って「$リソース$」に置き換えられる。これにより、文章C2が生成される。 Figure 7 is a diagram showing an overview of the process of replacing words contained in sentence C1 with a character string for processing. The sentence generation unit 12 replaces the words contained in sentence C1, "The B register becomes 2 when the A signal is 1," with a character string for processing, in accordance with the target product description rule 12A. The words "register" and "signal" contained in sentence C1 are replaced with "$resource$" in accordance with the target product description rule 12A. As a result, sentence C2 is generated.

文章生成部12は、「B$リソース$」という部分における「B」がリソース名を示す「英数文字」であるので、「B$リソース$」を「$リソース名$」に置き換え、「A$リソース$」という部分における「A」がリソース名を示す「英数文字」であるので、「A$リソース$」を「$リソース名$」に置き換える。これにより、文章C3が生成される。さらに、文章C3における「1」および「2」は、数値の意味合いを有するので、「1」および「2」に対応する処理用文字列は、「$値$」である。文章生成部12は、文章C3における「1」および「2」を「$値$」に置き換える。これにより、文章C4が生成される。 The sentence generation unit 12 replaces "B$resource$" with "$resourcename$" because "B" in "B$resource$" is an alphanumeric character indicating a resource name, and replaces "A$resource$" with "$resourcename$" because "A" in "A$resource$" is an alphanumeric character indicating a resource name. This generates sentence C3. Furthermore, "1" and "2" in sentence C3 have numerical meanings, so the processing character string corresponding to "1" and "2" is "$value$". The sentence generation unit 12 replaces "1" and "2" in sentence C3 with "$value$". This generates sentence C4.

図2において、似たもの分析部13は、蓄積データ3における確認項目に対応する文章と処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章とを取得し、両文章間の似たもの指数を算出する(ステップST3)。図8は、蓄積データ3における確認項目に対応する文章の例を示す図である。図9は、処理対象仕様書から生成された文章の例を示す図である。文章生成部12は、図8および図9に示すように、単語を処理用文字列に置き換えた文章C4aおよびC4bを生成して似たもの分析部13に出力する。 In FIG. 2, the similarity analysis unit 13 acquires sentences corresponding to the check items in the stored data 3 and sentences generated based on the structure of the specifications to be processed, and calculates a similarity index between the two sentences (step ST3). FIG. 8 is a diagram showing examples of sentences corresponding to the check items in the stored data 3. FIG. 9 is a diagram showing examples of sentences generated from the specifications to be processed. The sentence generation unit 12 generates sentences C4a and C4b in which words are replaced with processing character strings, as shown in FIGS. 8 and 9, and outputs them to the similarity analysis unit 13.

似たもの分析部13は、図8に示すように、文章C4aに含まれる単語のみを分析対象とするために、文章C4aを単語と助詞とに分割し、助詞を取り除いた文章C5aを生成する。同様に、似たもの分析部13は、図9に示すように、文章C4bに含まれる単語のみを分析対象とするために、文章C4bを単語と助詞とに分割し、助詞を取り除いた文章C6aを生成する。 As shown in FIG. 8, the similar analysis unit 13 divides sentence C4a into words and particles and generates sentence C5a from which the particles have been removed in order to analyze only the words contained in sentence C4a. Similarly, as shown in FIG. 9, the similar analysis unit 13 divides sentence C4b into words and particles and generates sentence C6a from which the particles have been removed in order to analyze only the words contained in sentence C4b.

図10は、似たもの分析の概要を示す図である。似たもの分析部13は、図10に示すように、文章C5aに含まれる単語と文章C6aに含まれる単語を、文章の先頭から順に比較することにより一致した単語の数を算出する。文章C5aは、「$リソース名$」、「$リソース名$」、「$値$」、「時」、「$値$」および「なる」からなり、文章C6aは、「$リソース名$」、「$値$」、「場合」、「$リソース名$」、「$値$」および「なる」からなる。文章C5aと文章C6aとの間で一致する単語の数は「5」である。 Figure 10 is a diagram showing an overview of similar analysis. As shown in Figure 10, the similar analysis unit 13 calculates the number of matching words by comparing the words contained in sentence C5a and sentence C6a in order from the beginning of the sentence. Sentence C5a consists of "$resource name$", "$resource name$", "$value$", "when", "$value$", and "becomes", while sentence C6a consists of "$resource name$", "$value$", "when", "$resource name$", "$value$", and "becomes". The number of matching words between sentences C5a and C6a is "5".

続いて、似たもの分析部13は、文章C6aの単語に対して文章C5aの単語が一致した割合Iaを算出し、文章C5aの単語に対して文章C6aの単語が一致した割合Ibを算出し、これらの割合の平均値を似たもの指数Iとして算出する。図10の例では、文章C5aの単語数は、6であり、文章C6aの単語に一致した単語数が5であることから、割合Iaは、5/6=0.8333となる。文章C6aの単語数は、6であり、文章C5aの単語に一致した単語数が5であることから、割合Ibは、5/6=0.8333となる。従って、似たもの指数Iは、(0.8333+0.8333)/2=0.8333である。 Then, the similarity analysis unit 13 calculates the proportion Ia of words in sentence C5a that match the words in sentence C6a, calculates the proportion Ib of words in sentence C6a that match the words in sentence C5a, and calculates the average of these proportions as the similarity index I. In the example of FIG. 10, the number of words in sentence C5a is 6, and the number of words that match the words in sentence C6a is 5, so the proportion Ia is 5/6 = 0.8333. The number of words in sentence C6a is 6, and the number of words that match the words in sentence C5a is 5, so the proportion Ib is 5/6 = 0.8333. Therefore, the similarity index I is (0.8333 + 0.8333) / 2 = 0.8333.

文章生成部12および似たもの分析部13は、ステップST2からステップST3までの処理を、蓄積データ3における全ての確認項目にそれぞれ対応する文章に対して実行する。これにより、蓄積データ3における各確認項目に対応する文章と処理対象仕様書から生成された文章との似たもの指数Iが算出される。 The sentence generation unit 12 and the similarity analysis unit 13 execute the process from step ST2 to step ST3 for the sentences corresponding to all the check items in the stored data 3. This calculates a similarity index I between the sentences corresponding to each check item in the stored data 3 and the sentences generated from the target specification.

図2において、参考情報決定部14は、似たもの指数Iに基づいて、蓄積データ3から抽出した製品仕様の確認項目を、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成する処理に用いる参考情報に決定する(ステップST4)。例えば、参考情報決定部14は、蓄積データ3に蓄積された確認項目のうち、処理対象仕様書から生成された文章との間の似たもの指数Iが最大である確認項目を、蓄積データ3から読み出して参考情報に決定する。また、参考情報決定部14は、似たもの指数が一定の閾値以上である確認項目を蓄積データ3から抽出してもよい。 In FIG. 2, the reference information determination unit 14 determines the check items of the product specifications extracted from the stored data 3 based on the similarity index I as reference information to be used in the process of generating check items of the product specifications from the specification to be processed (step ST4). For example, the reference information determination unit 14 reads out from the stored data 3 the check item having the largest similarity index I between the check items stored in the stored data 3 and the text generated from the specification to be processed, and determines it as reference information. The reference information determination unit 14 may also extract check items having a similarity index equal to or greater than a certain threshold value from the stored data 3.

参考情報決定部14は、処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章に似た文章に対応する確認項目を蓄積データ3から抽出し、抽出した確認項目を参考情報に決定する。参考情報決定部14は、参考情報を表示装置4に表示する。これにより、処理対象仕様書から生成された文章に似ている、製品の品質を保証した実績のある確認項目を、製品仕様の確認項目を生成する処理に用いることができる。これにより、確認項目生成支援装置1は、予め定められた文章構造に限定されない製品仕様の確認項目の生成を支援することができる。また、参考情報決定部14は、例えば一定の閾値を超える似たもの指数Iが算出されなかった場合、参考情報となり得る確認項目が蓄積データ3にないと判定して、参考情報がないことを表示装置4に表示する。 The reference information determination unit 14 extracts check items from the stored data 3 that correspond to sentences similar to sentences generated based on the structure of the specification to be processed, and determines the extracted check items as reference information. The reference information determination unit 14 displays the reference information on the display device 4. This allows check items that are similar to sentences generated from the specification to be processed and have a track record of ensuring product quality to be used in the process of generating check items for product specifications. This allows the check item generation support device 1 to support the generation of check items for product specifications that are not limited to a predetermined sentence structure. Furthermore, for example, if a similarity index I that exceeds a certain threshold is not calculated, the reference information determination unit 14 determines that there are no check items in the stored data 3 that can be reference information, and displays on the display device 4 that there is no reference information.

確認項目生成支援装置1の機能を実現するハードウェア構成は、以下の通りである。
図11Aは、確認項目生成支援装置1の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図11Bは、確認項目生成支援装置1の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図11Aおよび図11Bにおいて、入力インタフェース100は、確認項目生成支援装置1に入力される仕様書データ2および蓄積データ3を中継するインタフェースである。出力インタフェース101は、表示装置4へ出力される参考情報を中継するインタフェースである。
The hardware configuration for realizing the functions of the check item creation support device 1 is as follows.
Fig. 11A is a block diagram showing a hardware configuration for realizing the functions of the check item creation support device 1. Fig. 11B is a block diagram showing a hardware configuration for executing software for realizing the functions of the check item creation support device 1. In Fig. 11A and Fig. 11B, an input interface 100 is an interface that relays specification data 2 and accumulated data 3 input to the check item creation support device 1. An output interface 101 is an interface that relays reference information that is output to a display device 4.

確認項目生成支援装置1が備える構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の機能は、処理回路により実現される。すなわち、確認項目生成支援装置1は、図2に示すステップST1からステップST4までの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)であってもよい。 The functions of the structure analysis unit 11, sentence generation unit 12, similarity analysis unit 13, and reference information determination unit 14 of the check item generation support device 1 are realized by a processing circuit. That is, the check item generation support device 1 has a processing circuit for executing the processes from step ST1 to step ST4 shown in FIG. 2. The processing circuit may be dedicated hardware, or may be a CPU (Central Processing Unit) that executes a program stored in memory.

処理回路が図11Aに示す専用のハードウェアの処理回路102である場合に、処理回路102は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)またはこれらを組み合わせたものが該当する。確認項目生成支援装置1が備える、構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の機能は、別々の処理回路で実現されてもよく、これらの機能がまとめて1つの処理回路で実現されてもよい。 When the processing circuit is the dedicated hardware processing circuit 102 shown in FIG. 11A, the processing circuit 102 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination of these. The functions of the structure analysis unit 11, the sentence generation unit 12, the similarity analysis unit 13, and the reference information determination unit 14 provided in the confirmation item generation support device 1 may be realized by separate processing circuits, or these functions may be realized together by a single processing circuit.

処理回路が図11Bに示すプロセッサ103である場合、確認項目生成支援装置1が備える構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ104に記憶される。 When the processing circuit is the processor 103 shown in FIG. 11B, the functions of the structure analysis unit 11, the sentence generation unit 12, the similarity analysis unit 13, and the reference information determination unit 14 provided in the confirmation item generation support device 1 are realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. The software or firmware is written as a program and stored in the memory 104.

プロセッサ103は、メモリ104に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、確認項目生成支援装置1が備える構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の機能を実現する。例えば、確認項目生成支援装置1は、プロセッサ103によって実行されるときに、図2に示したステップST1からステップST4までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するメモリ104を備える。これらのプログラムは、構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ104は、コンピュータを、構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。 The processor 103 reads out and executes the programs stored in the memory 104 to realize the functions of the structure analysis unit 11, the sentence generation unit 12, the similarity analysis unit 13, and the reference information determination unit 14 of the check item generation support device 1. For example, the check item generation support device 1 includes a memory 104 that stores a program that, when executed by the processor 103, results in the processing of steps ST1 to ST4 shown in FIG. 2 being executed. These programs cause the computer to execute the procedures or methods of the structure analysis unit 11, the sentence generation unit 12, the similarity analysis unit 13, and the reference information determination unit 14. The memory 104 may be a computer-readable storage medium that stores programs for causing the computer to function as the structure analysis unit 11, the sentence generation unit 12, the similarity analysis unit 13, and the reference information determination unit 14.

メモリ104は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically-EPROM)などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVDなどが該当する。 The memory 104 may be, for example, a non-volatile or volatile semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), or an EEPROM (Electrically-EPROM), a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD.

確認項目生成支援装置1が備える構造解析部11、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14の機能の一部が専用のハードウェアによって実現され、残りの一部がソフトウェアまたはファームウェアによって実現されてもよい。例えば、構造解析部11は、専用のハードウェアである処理回路102によって機能が実現され、文章生成部12、似たもの分析部13および参考情報決定部14は、プロセッサ103がメモリ104に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって機能が実現される。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって、上記機能を実現することができる。 Some of the functions of the structure analysis unit 11, sentence generation unit 12, similarity analysis unit 13 and reference information determination unit 14 provided in the confirmation item generation support device 1 may be realized by dedicated hardware, and the remaining functions may be realized by software or firmware. For example, the structure analysis unit 11 has its functions realized by a processing circuit 102, which is dedicated hardware, and the sentence generation unit 12, similarity analysis unit 13 and reference information determination unit 14 have their functions realized by a processor 103 reading and executing a program stored in a memory 104. In this way, the processing circuit can realize the above functions by hardware, software, firmware or a combination of these.

以上のように、実施の形態1に係る確認項目生成支援装置1は、製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データ3における確認項目に対応する文章と、処理対象仕様書の構造に基づいて生成された文章とが似ている度合いを示す似たもの指数を算出し、似たもの指数に基づいて蓄積データ3から抽出された確認項目を、処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成する処理に用いられる参考情報に決定する。参考情報は、予め定められた文章構造に限定されずに蓄積データ3から抽出された確認項目であり、処理対象仕様書が有する構造に基づいて生成された文章に似た文章に対応している。これにより、確認項目生成支援装置1は、予め定められた文章構造に限定されない製品仕様の確認項目の生成を支援することができる。また、蓄積データ3から参照情報を決定することにより、確認項目の質が一定化し、製品仕様の確認に必要な項目の漏れを防ぐことができる。 As described above, the check item generation support device 1 according to the first embodiment calculates a similarity index indicating the degree of similarity between a sentence corresponding to a check item in the accumulated data 3 in which the check items of the product specifications are accumulated and a sentence generated based on the structure of the specification to be processed, and determines the check items extracted from the accumulated data 3 based on the similarity index as reference information to be used in the process of generating check items of the product specifications from the specification to be processed. The reference information is a check item extracted from the accumulated data 3 without being limited to a predetermined sentence structure, and corresponds to a sentence similar to a sentence generated based on the structure of the specification to be processed. In this way, the check item generation support device 1 can support the generation of check items of the product specifications that are not limited to a predetermined sentence structure. Furthermore, by determining the reference information from the accumulated data 3, the quality of the check items can be made uniform, and it is possible to prevent the omission of items necessary for checking the product specifications.

なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。 In addition, any of the components of the embodiments may be modified or omitted.

1 確認項目生成支援装置、2 仕様書データ、2B,2b1,2b2,2b3 文章、3 蓄積データ、4 表示装置、11 構造解析部、12 文章生成部、12A 対象製品記述ルール、13 似たもの分析部、14 参考情報決定部、100 入力インタフェース、101 出力インタフェース、102 処理回路、103 プロセッサ、104 メモリ。 1 Check item generation support device, 2 Specification data, 2B, 2b1, 2b2, 2b3 Text, 3 Stored data, 4 Display device, 11 Structure analysis unit, 12 Text generation unit, 12A Target product description rules, 13 Similarity analysis unit, 14 Reference information determination unit, 100 Input interface, 101 Output interface, 102 Processing circuit, 103 Processor, 104 Memory.

Claims (6)

製品の仕様書の構造を解析した結果を用いて、前記仕様書に含まれる表形式または箇条書き形式の部分を判別する構造解析部と、
前記構造解析部により判別された前記仕様書の前記部分含まれる単語、文字列または文章を用いて、当該部分に対応する製品仕様に関連した文章を生成し、生成された文章を含む処理対象仕様書についての文章を生成する文章生成部と、
製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データにおける確認項目に対応する文章と、前記文章生成部により生成された前記処理対象仕様書について文章とを取得し、両者が似ている度合いを数値化した似たもの指数を算出する似たもの分析部と、
前記似たもの指数に基づいて前記蓄積データから製品仕様の確認項目を抽出し、抽出した製品仕様の確認項目を、前記処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成するための処理に用いる参考情報に決定する参考情報決定部と、
を備えたことを特徴とする確認項目生成支援装置。
a structure analysis unit that uses a result of analyzing the structure of a product specification to identify a portion of the specification that is in a table format or a bulleted format ;
a sentence generation unit that uses a word, character string, or sentence included in the portion of the specification determined by the structure analysis unit to generate a sentence related to the product specification corresponding to the portion , and generates a sentence for the specification to be processed that includes the generated sentence ;
a similarity analysis unit that acquires a sentence corresponding to a check item in accumulated data in which check items of a product specification are accumulated, and a sentence about the specification to be processed generated by the sentence generation unit , and calculates a similarity index that quantifies the degree of similarity between the two;
a reference information determination unit that extracts product specification check items from the accumulated data based on the similarity index and determines the extracted product specification check items as reference information to be used in a process for generating product specification check items from the target specification;
A confirmation item generation support device comprising:
前記文章生成部は、製品仕様に関連する単語と、単語の意味合いを表す処理用文字列とが対応付けられた対象製品記述ルールに従い、生成した文章に含まれる単語を、前記処理用文字列に置き換え、
前記似たもの分析部は、前記蓄積データから抽出された製品仕様の確認項目に対応する文章に含まれる単語が前記処理用文字列に置き換えられた文章と、前記処理対象仕様書について生成された文章に含まれる単語が前記処理用文字列に置き換えられた文章との間の似たもの指数を算出すること
を特徴とする請求項1記載の確認項目生成支援装置。
the sentence generation unit replaces words included in the generated sentence with processing character strings in accordance with target product description rules in which words related to product specifications are associated with processing character strings that represent the meanings of the words;
The confirmation item generation support device according to claim 1, wherein the similarity analysis unit calculates a similarity index between a sentence in which words contained in a sentence corresponding to a confirmation item of the product specification extracted from the accumulated data are replaced with the processing character string, and a sentence in which words contained in a sentence generated for the specification to be processed are replaced with the processing character string .
前記文章生成部は、前記仕様書に前記形式の文章が含まれる場合当該表形式の文章に含まれる単語を用いて、製品仕様に関連した文章を生成すること
を特徴とする請求項1または請求項2記載の確認項目生成支援装置。
3. The confirmation item generation support device according to claim 1, wherein, when the specification includes the text in tabular form , the text generation unit generates text related to the product specifications by using words included in the text in tabular form .
前記文章生成部は、前記仕様書に複数の文章の前記箇条書き形式の文章が含まれ、前記箇条書き形式の文章間に関連がある場合関連のある個々の文章を組み合わせた文章を、製品仕様に関連した文章として生成すること
を特徴とする請求項1または請求項2記載の確認項目生成支援装置。
The confirmation item generation support device according to claim 1 or 2, characterized in that, when the specification includes a plurality of sentences in the bullet -item format and there is a relationship between the sentences in the bullet-item format , the sentence generation unit generates a sentence that combines the related sentences as a sentence related to the product specifications.
構造解析部が、製品の仕様書の構造を解析した結果を用いて、前記仕様書に含まれる表形式または箇条書き形式の部分を判別するステップと、
文章生成部が、前記構造解析部により判別された前記仕様書の前記部分含まれる単語、文字列または文章を用いて、当該部分に対応する製品仕様に関連した文章を生成し、生成された文章を含む処理対象仕様書についての文章を生成するステップと、
似たもの分析部が、製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データにおける確認項目に対応する文章と、前記文章生成部により生成された前記処理対象仕様書について文章とを取得し、両者が似ている度合いを数値化した似たもの指数を算出するステップと、
参考情報決定部が、前記似たもの指数に基づいて前記蓄積データから製品仕様の確認項目を抽出し、抽出した製品仕様の確認項目を、前記処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成するための処理に用いる参考情報に決定するステップと、
を備えたことを特徴とする確認項目生成支援方法。
A structure analysis unit uses a result of analyzing the structure of a product specification to determine whether a part of the specification is in a table format or a bulleted format ;
a sentence generating unit using a word, character string or sentence contained in the portion of the specification determined by the structure analysis unit to generate a sentence related to the product specification corresponding to the portion , and generating a sentence for the specification to be processed including the generated sentence ;
A similarity analysis unit acquires a sentence corresponding to a check item in the accumulated data in which check items of the product specifications are accumulated, and a sentence about the specification to be processed generated by the sentence generation unit , and calculates a similarity index that quantifies the degree of similarity between the two sentences;
A reference information determination unit extracts product specification check items from the accumulated data based on the similarity index , and determines the extracted product specification check items as reference information to be used in a process for generating product specification check items from the target specification;
A confirmation item generation support method comprising:
コンピュータを、
製品の仕様書の構造を解析した結果を用いて、前記仕様書に含まれる表形式または箇条書き形式の部分を判別する構造解析部、
前記構造解析部により判別された前記仕様書の前記部分含まれる単語、文字列または文章を用いて、当該部分に対応する製品仕様に関連した文章を生成し、生成された文章を含む処理対象仕様書についての文章を生成する文章生成部、
製品仕様の確認項目が蓄積された蓄積データにおける確認項目に対応する文章と、前記文章生成部により生成された前記処理対象仕様書について文章とを取得し、両者が似ている度合いを数値化した似たもの指数を算出する似たもの分析部、
前記似たもの指数に基づいて前記蓄積データから製品仕様の確認項目を抽出し、抽出した製品仕様の確認項目を、前記処理対象仕様書から製品仕様の確認項目を生成するための処理に用いる参考情報に決定する参考情報決定部、
として機能させるためのプログラム。
Computer,
a structure analysis unit that uses a result of analyzing the structure of a product specification to determine a portion of the specification that is in a table format or a bulleted format ;
a sentence generation unit that uses a word, character string, or sentence included in the portion of the specification determined by the structure analysis unit to generate a sentence related to the product specification corresponding to the portion , and generates a sentence for the specification to be processed that includes the generated sentence ;
a similarity analysis unit that acquires a sentence corresponding to a check item in accumulated data in which check items of a product specification are accumulated, and a sentence about the specification to be processed generated by the sentence generation unit , and calculates a similarity index that quantifies the degree of similarity between the two;
a reference information determination unit that extracts check items of product specifications from the accumulated data based on the similarity index , and determines the extracted check items of product specifications as reference information to be used in a process for generating check items of product specifications from the target specification;
A program to function as a
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