CN111143556B - 软件功能点自动计数方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

软件功能点自动计数方法、装置、介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本公开涉及数据分析领域，揭示了一种软件功能点自动计数方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：建立规则库，其中，规则库包括多个功能点、与功能点对应的功能类型和与功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；利用规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；提取目标软件的需求文档中的语块；将语块输入至功能类型确定模型，得到功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；基于语块、与语块对应的功能类型和规则库中与功能类型对应的分数，输出目标软件的功能点计数文档。此方法下，实现了对软件的功能点的自动计数，提高了功能点计数的效率，降低了功能点计数时的人力成本。

Description

软件功能点自动计数方法、装置、介质及电子设备
技术领域
本公开涉及数据分析技术领域，特别涉及一种软件功能点自动计数方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
在软件开发领域，为评估整个软件开发项目的工作量或进行一些工期、成本的估算，都会进行功能点计数，目前通常是软件开发的相关人员去进行功能点计数，即产品需求按项目迭代，需求点拆分好后，项目经理会按照软件工程造价的规则，用人工的方式对拆分后的需求进行功能点计数，以此来估算开发的工作量，来进行项目排期。目前采用的功能点计数的方案存在效率低和人力成本高等缺陷。
发明内容
在数据分析技术领域，为了解决上述技术问题，本公开的目的在于提供一种近似数据处理方法、装置、介质及电子设备。
根据本公开的一方面，提供了一种软件功能点自动计数方法，所述方法包括：
建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；
利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；
提取目标软件的需求文档中的语块；
将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档。
根据本公开的另一方面，提供了一种软件功能点自动计数装置，所述装置包括：
规则库建立模块，被配置为建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；
模型训练模块，被配置为利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；
语块提取模块，被配置为提取目标软件的需求文档中的语块；
输入模块，被配置为将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
输出模块，被配置为基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如前所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开所提供的软件功能点自动计数方法包括如下步骤：建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；提取目标软件的需求文档中的语块；将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档。
此方法下，通过在建立好规则库后，先利用规则库中的功能点和对应的功能类型训练得到功能类型确定模型，然后再利用功能类型确定模型确定出目标软件的需求文档中的语块对应的功能类型，最终基于语块、对应的功能类型和功能类型对应的分数输出功能点计数文档，实现了对软件的功能点的自动计数，提高了功能点计数的效率，降低了进行功能点计数时的人力成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数方法的系统架构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的规则库录入页面的示意图；
图4是根据图2对应实施例示出的一实施例的步骤260之前步骤以及步骤260的细节的流程图；
图5是根据一示例性实施例示出的规则库和模型迭代的过程示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种实现上述软件功能点自动计数方法的电子设备示例框图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种实现上述软件功能点自动计数方法的计算机可读存储介质。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
本公开首先提供了一种软件功能点自动计数方法。功能点(Function Points)是度量软件规模的一个标准度量单元。通过交付给用户的功能点数来度量一个软件的大小，已经成为一种国际标准。功能点计数确定软件的功能点的种类和数量的过程，这可以为项目所需的工作量、资源、时间等进行估算提供依据。目前，功能点计数由于任务复杂，这项任务往往需要由人工来完成，而本公开提供的软件功能点自动计数方法可以实现对软件功能点的自动计数。
本公开的实施终端可以是任何具有运算和处理功能的设备，该设备可以与外部设备相连，能够接收或者发送数据，具体可以是便携移动设备，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PDA(Personal Digital Assistant)等，也可以是固定式设备，例如，计算机设备、现场终端、台式电脑、服务器、工作站等，还可以是多个设备的集合，比如云计算的物理基础设施或者服务器集群。
优选地，本公开的实施终端可以为台式电脑或者服务器。
图1是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数方法的系统架构示意图。如图1所示，该系统架构包括服务器110、用户终端120以及数据库130，其中，数据库130和用户终端120分别与服务器110相连，可以接收服务器110发来的数据并可以向服务器110发送数据，在本实施例中，服务器110为本公开的实施终端。当本公开提供的软件功能点自动计数方法应用于图1示出的系统架构中时，一个具体过程可以是这样的：首先在数据库130插入功能点、功能点对应的功能类型、功能类型对应的分数等信息，以建立规则库；然后在服务器110部署初始化的机器学习模型后，使用规则库中的功能点和功能点对应的功能类型训练机器学习模型，最终得到功能类型确定模型；当服务器110接收到用户终端120提交的目标软件的需求文档后，提取需求文档中的语块并将语块输入至功能类型确定模型，这样就可以获得每一语块对应的功能类型；最后，基于语块、对应的功能类型和与功能类型对应的分数，可以生成并输出功能点计数文档，还可以将功能点计数文档发送至用户终端120。
值得一提的是，图1仅为本公开的一个实施例。虽然在本实施例中的实施终端为服务器，但在其他实施例中，实施终端可以为如前所述的各种终端或设备；虽然在本实施例中，规则库部署于本公开的实施终端之外，而机器学习模型，即功能类型确定模型部署于本公开的实施终端之上，但在其他实施例或者具体应用中，规则库还可以位于本公开的实施终端上，同时，功能类型确定模型也可以部署于本公开的实施终端之外的终端或设备上，本公开对此不作任何限定，本公开的保护范围也不应因此而受到任何限制。
图2是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数方法的流程图。本实施例的软件功能点自动计数方法可以由服务器执行，如图2所示，包括以下步骤：
步骤210，建立规则库。
其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应。
规则库即为存储了功能点、功能类型、分数对应关系的库，其中，一项功能点、功能类型和分数的对应关系即为规则库中的一条规则，功能点是对功能的描述，可以是词语、词组或者短语等形式。
由于功能点对应的功能类型可以唯一确定，而功能类型对应的分数也可以唯一确定，所以，功能点对应的分数也是可以唯一确定的。
在一个实施例中，功能点对应的功能类型以及功能类型对应的分数是根据经验人工设定的。
在一个实施例中，所述建立规则库，包括：
通过规则库录入页面，接收用户提交的功能点、与功能点对应的功能类型和与功能类型对应的分数；
将所述功能点、与功能点对应的功能类型和与功能类型对应的分数存储至预设的数据库中，得到规则库。
在一个实施例中，所述规则库中的功能点对应的功能类型包括：EI(ExternalInput，外部输入)、EQ(External Inquiry，外部查询)、EO(External Output，外部输出)、EIF(External Interface File，外部接口文件)、ILF(Internal Logical File，内部逻辑文件)。
在一个实施例中，所述规则库录入页面是通过表单的方式接收用户提交的功能点、与功能点对应的功能类型和与功能类型对应的分数的。
在一个实施例中，所述规则库录入页面如图3所示。
图3是根据一示例性实施例示出的规则库录入页面的示意图。在如图3所示规则库录入页面中，在同一行录入的内容分别为对应的功能点、功能类型和分数，在该页面中，对于“人员信息”这一功能点，对应录入的功能类型为ELF，对应录入的分数为10；对于“审批”这一功能点，对应录入的功能类型为EI，对应录入的分数为4；对于“员工信息查询”这一功能点，对应录入的功能类型为EQ，对应录入的分数为4；而对于“员工信息统计”这一功能点，对应录入的功能类型为EO，对应录入的分数为5。当用户在该规则库录入页面点击了提交按钮后，该页面上的内容会被保存到数据库中，从而建立规则库。该规则库录入页面中的省略号代表了该规则库录入页面可以一次性录入更多的对应的功能点、功能类型和分数。
步骤220，利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型。
功能类型确定模型可以根据功能点的输入对应输出功能类型。
此处的机器学习模型可以是任意可以进行分类的模型，比如可以是深度学习模型、神经网络模型、强化学习模型等任意一种模型或任意两种及以上模型的结合，也可以是支持向量机、逻辑回归模型、聚类模型等。
在一个实施例中，所述机器学习模型为基于K-means算法的聚类模型。
步骤230，提取目标软件的需求文档中的语块。
目标软件即为需要进行功能点计数的软件，需求文档是在产品层面人为组织编写的与软件的功能设计有关的文档，一般是由多个句子、段落或章节组成的文本形式的文档。在本申请实施例中，基于需求文档来实现对目标软件的功能点自动计数。
语块是需求文档的文本中的基本单元，可以是词语、词组或者短语等形式。
在一个实施例中，所述语块为短语，提取出的目标软件的需求文档中的语块包括：名词短语、动词短语、名名词短语、动名词短语等。
对目标软件的需求文档提取语块的方式可以是多种多样的，比如，可以通过调用预设的语块提取接口进行语块提取，可以是利用THULAC(THU Lexical Analyzer forChinese)工具包来进行语块提取，还可以是利用基于隐马尔可夫模型的分词算法、正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法、基于深度学习的端到端的分词算法等算法来进行语块提取。
步骤260，将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型。
由于所述功能类型确定模型是利用规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练得到的，因此，所述功能类型确定模型可以根据功能点的输入而输出相应的功能类型，而通过将获得的语块作为功能点输入至所述功能类型确定模型，即可得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型。
在一个实施例中，所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型保存在Excel表格中。
比如，所述功能类型确定模型根据语块的输入而输出的与语块对应的功能类型可以如表1所示。在该规则表中包含了ILF、EI、EO和EQ四项功能类型，每一功能类型下对应多个短语，一个短语所在的列对应的功能类型即为该短语所属的功能类型，每一短语即为一个语块，而每一语块都是从需求文档中提取出来的并且可以作为一个功能点，比如，由于表1中存在“人员信息”这一语块，所以可以确定目标软件需要实现的功能包括人员信息的维护。
表1
在一个实施例中，步骤260之前步骤以及步骤260的具体步骤可以如图4所示。图4是根据图2对应实施例示出的一实施例的步骤260之前步骤以及步骤260的细节的流程图。如图4所示，包括以下步骤：
步骤240，在所有所述语块中获取与所述规则库中的功能点一致的语块，作为目标语块。
语块和功能点可以是相同或类似的文本单位，比如都可以是短语，因此，两者可以是相同的。比如，若所有语块中有一个语块为“审批”，而所述规则库中存在一个功能点也为“审批”，很显然两者是相同的，那么就可以确定“审批”这一语块与“审批”这一功能点一致，就可以获取“审批”这一语块作为目标语块。
步骤250，针对每一目标语块，将所述规则库中和与该目标语块一致的功能点对应的功能类型作为该目标语块对应的功能类型。
由于对于每一目标语块，规则库中已经存在与该目标语块相同的功能点，而规则库中功能点对应的功能类型往往是人工设定的，一般是准确的，所以可以直接将与目标语块相同的功能点对应的功能类型作为目标语块对应的功能类型。
步骤260'，将所有所述语块中除了所述目标语块之外的其他语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型。
由于规则库中的功能点对应的功能类型往往是人工设定的，一般是准确的，所以本实施例的好处在于，若一个语块与功能点一致，则该语块对应的正确的功能类型即可通过查询规则库来确定，使得这些语块对应的功能类型无需通过所述功能类型确定模型来确定，在一定程度上提高了确定出的语块对应的功能类型的准确性。
在一个实施例中，所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：
将所有所述语块至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
将所述功能类型确定模型输出的所有目标语块的功能类型替换为所述规则库中和与该目标语块一致的功能点对应的功能类型。
在一个实施例中，所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：
将所述语块输入至所述功能类型确定模型，以使所述功能类型确定模型输出确定结果页面，所述确定结果页面包含与每一语块对应的功能类型；
在将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型之后，所述方法还包括：
接收用户通过所述确定结果页面对语块对应的功能类型的修正；
将经过修正的功能类型和对应的语块对应存储至所述规则库，其中，每一语块作为一个功能点被存储至所述规则库。
确定结果页面可以是各种Web页面，比如可以是Html5页面，修正即为将语块对应的功能类型修改为正确的功能类型，对功能类型进行修正的用户可以是各种能够正确修改语块对应的功能类型的用户，比如可以是规则库的建立者。
在本实施例中，首先允许对功能类型确定模型的输出结果进行修正，对于与修正后的功能类型对应的语块来说，修正后的功能类型即视为是正确的功能类型，在此基础上，通过将修正后的功能类型和对应的语块对应存储至规则库中，从而进一步丰富了规则库，也为对功能类型确定模型的进一步训练奠定了基础。
在一个实施例中，在将经过修正的功能类型和对应的语块对应存储至所述规则库之后，所述方法还包括：
每隔预定时间段，重新利用所述规则库中的功能点和对应的功能类型训练所述功能类型确定模型。
随着时间的推移，规则库中的数据将会越来越丰富，在本实施例中，通过定期对所述功能类型确定模型重新训练，进一步提升了功能类型确定模型的精度和性能。
步骤270，基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档。
输出的功能点计数文档可以采用各种格式，包括但不限于Excel、Word、XML、Json、PDF等。
图5是根据一示例性实施例示出的规则库和模型迭代的过程示意图。参照图5所示，首先建立规则库，然后利用规则库中的功能点以及与功能点对应的分数训练语块提取模型和功能类型确定模型；当向语块提取模型上传需要进行功能点计数的需求文档后，语块提取模型会输出需求文档的语块并将该语块输入至功能类型确定模型，功能类型确定模型会输出与每一语块对应的功能类型，最终，语块和对应的功能类型作为识别结果输出，当人工对识别结果进行修正后，修正的内容会被同步至规则库中，可以用于模型的进一步训练。可见，在本实施例中，语块提取模型相当于前述的语块提取步骤。需要指出的是，虽然在本实施例中，语块提取模型与功能类型确定模型一起参与到了迭代过程，但在其他实施例中，语块提取模型可以作为独立的语块提取模块存在，并不参与到模型的迭代之中，本公开对此不作任何限定。
在一个实施例中，所述基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档，包括：
将所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数对应写入至预设的表格中，以输出所述目标软件的功能点计数文档。
在预设的表格中，语块、语块对应的功能类型以及功能类型对应的分数的组织和排布形式可以是多种多样的，可以人为设定。
在一个实施例中，所述基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档，包括：
确定每一语块在所有所述语块中的数目；
针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
针对每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
对所述表格中的各条记录按照每一条记录包含的语块对应的所述数目从大到小进行排序；
基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档。
记录一般为表中的一行，语块、与语块对应的功能类型和与该功能类型对应的分数作为一条记录写入表格可以使人更容易明确语块、功能类型和分数之间的对应关系。
在本实施例中，通过将多个相同的语块合并为一个，然后在功能点计数文档输出，提高了输出的功能点计数文档中信息的简洁性，同时，每一高频语块对应的所述数目会被输出至功能点计数文档中，保证了输出的功能点计数文档中信息的完整性。
在一个实施例中，所述基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档，包括：
获取每一语块的上级目录和父级目录；
确定每一语块在所有所述语块中的数目；
针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
针对每一所述数目大于1的语块，若在包括该语块和与该语块相同的语块中存在至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录与所述多个语块中所述至少一个语块之外的至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录不一致，则将该语块标记为目录记录语块；
将所述目录记录语块、与所述目录记录语块对应的上级目录和父级目录、与所述目录记录语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
针对所述目录记录语块之外的每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档。
一个语块的上级目录和父级目录为语块在需求文档的结构中所属的层级。
在一个实施例中，语块的父级目录为节，语块的上级目录为章和单元。
同一需求文档中，对于每一语块，可能有与该语块相同的其他语块。多个相同的语块对应的上级目录和父级目录可能都相同，也可能有不同，当多个相同的语块对应的上级目录和父级目录均相同时，这意味着这些语块是同样的开发任务；而当多个相同的语块对应的上级目录和/或父级目录不相同时，这意味着这些语块可能是不同的开发任务，需要进行单独的功能点计数；
在本实施例中，通过对同样的开发任务的相同语块对应的信息进行合并处理，可以提高输出的功能点计数文档中信息的简洁性，同时，通过将对应了不同的开发任务的相同语块，即目录记录语块对应的信息作为输出的功能点计数文档中的一条记录，以实现单独的功能点计数，提高了输出的功能点计数文档中信息的完整性、丰富性和直观性。
比如，最终输出的功能点计数文档可以如表2所示。在表2中，“功能点计数项名称”即为语块，“类别”即为语块对应的功能类型，“分数”即为功能类型对应的分数，“数目”即为高频语块对应的数目。在表2示出的功能点计数文档中，由于“公告信息”对应记录了上级目录和父级目录，所以“公告信息”即为目录记录语块，而“新增公告信息”和“修改公告信息”由于对应记录了数目，所以它们是高频语块，其他语块为所述数目等于1的语块。
表2
本公开还提供了一种软件功能点自动计数装置，以下是本公开的装置实施例。
图6是根据一示例性实施例示出的一种软件功能点自动计数装置的框图。
如图6所示，装置600包括：
规则库建立模块610，被配置为建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；
模型训练模块620，被配置为利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；
语块提取模块630，被配置为提取目标软件的需求文档中的语块；
输入模块640，被配置为将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
输出模块650，被配置为基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档。
根据本公开的第三方面，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述“实施例方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)721和/或高速缓存存储单元722，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)723。
存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块725的程序/实用工具724，这样的程序模块725包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备900(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
根据本公开的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (5)

1.一种软件功能点自动计数方法，其特征在于，所述方法包括：
建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；
利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；
提取目标软件的需求文档中的语块；
将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档；
其中，在将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型之前，所述方法还包括：在所有所述语块中获取与所述规则库中的功能点一致的语块，作为目标语块；针对每一目标语块，将所述规则库中和与该目标语块一致的功能点对应的功能类型作为该目标语块对应的功能类型；所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：将所有所述语块中除了所述目标语块之外的其他语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；或者
所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：将所述语块输入至所述功能类型确定模型，以使所述功能类型确定模型输出确定结果页面，所述确定结果页面包含与每一语块对应的功能类型；在将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型之后，所述方法还包括：接收用户通过所述确定结果页面对语块对应的功能类型的修正；将经过修正的功能类型和对应的语块对应存储至所述规则库，其中，每一语块作为一个功能点被存储至所述规则库；
所述基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档，包括：
将所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数对应写入至预设的表格中，以输出所述目标软件的功能点计数文档；或者
确定每一语块在所有所述语块中的数目；针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；针对每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；对所述表格中的各条记录按照每一条记录包含的语块对应的所述数目从大到小进行排序；基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档；或者
获取每一语块的上级目录和父级目录；确定每一语块在所有所述语块中的数目；针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；针对每一所述数目大于1的语块，若在包括该语块和与该语块相同的语块中存在至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录与所述多个语块中所述至少一个语块之外的至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录不一致，则将该语块标记为目录记录语块；将所述目录记录语块、与所述目录记录语块对应的上级目录和父级目录、与所述目录记录语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；针对所述目录记录语块之外的每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将经过修正的功能类型和对应的语块对应存储至所述规则库之后，所述方法还包括：
每隔预定时间段，重新利用所述规则库中的功能点和对应的功能类型训练所述功能类型确定模型。
3.一种软件功能点自动计数装置，其特征在于，所述装置包括：
规则库建立模块，被配置为建立规则库，其中，所述规则库包括多个功能点、与每一功能点对应的功能类型和与每一功能类型对应的分数，每一功能类型与至少一个功能点对应；
模型训练模块，被配置为利用所述规则库中的功能点和与功能点对应的功能类型训练机器学习模型，得到功能类型确定模型；
语块提取模块，被配置为提取目标软件的需求文档中的语块；
输入模块，被配置为将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；
输出模块，被配置为基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档；
其中，在将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型之前，所述装置还被配置为：在所有所述语块中获取与所述规则库中的功能点一致的语块，作为目标语块；针对每一目标语块，将所述规则库中和与该目标语块一致的功能点对应的功能类型作为该目标语块对应的功能类型；所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：将所有所述语块中除了所述目标语块之外的其他语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型；或者
所述将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型，包括：将所述语块输入至所述功能类型确定模型，以使所述功能类型确定模型输出确定结果页面，所述确定结果页面包含与每一语块对应的功能类型；在将所述语块输入至所述功能类型确定模型，得到所述功能类型确定模型输出的与每一语块对应的功能类型之后，所述装置还被配置为：接收用户通过所述确定结果页面对语块对应的功能类型的修正；将经过修正的功能类型和对应的语块对应存储至所述规则库，其中，每一语块作为一个功能点被存储至所述规则库；
所述基于所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数，输出所述目标软件的功能点计数文档，包括：
将所述语块、与所述语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数对应写入至预设的表格中，以输出所述目标软件的功能点计数文档；或者
确定每一语块在所有所述语块中的数目；针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；针对每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；对所述表格中的各条记录按照每一条记录包含的语块对应的所述数目从大到小进行排序；基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档；或者
获取每一语块的上级目录和父级目录；确定每一语块在所有所述语块中的数目；针对每一所述数目等于1的语块，将该语块、与该语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；
针对每一所述数目大于1的语块，若在包括该语块和与该语块相同的语块中存在至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录与所述多个语块中所述至少一个语块之外的至少一个语块对应的上级目录和/或父级目录不一致，则将该语块标记为目录记录语块；将所述目录记录语块、与所述目录记录语块对应的上级目录和父级目录、与所述目录记录语块对应的功能类型和所述规则库中与所述功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；针对所述目录记录语块之外的每一所述数目大于1的语块，将该语块和与该语块相同的语块记为一个高频语块，并将该高频语块、该高频语块对应的所述数目、与该高频语块对应的功能类型和所述规则库中与该功能类型对应的分数作为一条记录写入至预设的表格中；基于所述表格的内容生成并输出文档，作为所述目标软件的功能点计数文档。
4.一种计算机可读程序介质，其特征在于，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1至2中任一项所述的方法。
5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至2任一项所述的方法。
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