针对需求缺陷检测任务的自然语言需求数据集评估
来源：计算机应用与软件杂志2024年第11期北京时间：
作者：蔡一涵, 马立鹏, 杨卫东, 施伯乐
摘要：自然语言是软件需求的主要书写形式之一，易于理解但容易产生缺陷。目前，基于自然语言处理等技术解决需求缺陷的方法引起学术界和工业界的广泛关注。但不像其他领域中存在大量可用公开数据集，在软件工程领域，仍然缺乏合适数据集与评价数据集是否合适的方法来帮助进行基于自然语言的需求缺陷检测等任务。针对需求缺陷检测，提出对应的数据集评估方法与度量模型，设计基于规则的数据集评估框架，对已有的公开需求数据集进行实验分析，并根据量化指标进行统计。
关键词：软件需求, 需求缺陷, 需求工程, 自然语言处理
