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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411502946.8，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法是由葛楚妍;王甜甜;杨小天;芦文慧;仉嘉岐设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：对需求文本进行统一化表示，基于需求语句在结构上的相似性，对所有基础需求进行系统分类；步骤S2：基于LTP大语言模型对已经处理好的需求文本进行解析；步骤S3：解析SysML图，对SysML图中元素及其转换关系进行系统分析；步骤S4：针对不同句型和需求类型，验证SysML状态机图与其对应需求文本的一致性。本发明的方法不仅通过文本解析和图形元素提取实现了需求与状态机图的对齐，还提供了对需求文本分类、条件筛选和双向转换检查等多种功能，确保了系统功能需求的准确验证。

本发明授权基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的SysML状态机图功能性需求的静态对齐验证方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤S1：对需求文本进行统一化表示，基于需求语句在结构上的相似性，对所有基础需求进行系统分类； 步骤S2：基于LTP大语言模型对已经处理好的需求文本进行解析； 步骤S3：解析SysML图，对SysML图中元素及其转换关系进行系统分析，具体步骤如下： 步骤S301：将SysML图导出为XML文件； 步骤S302：使用Python的xml.etree.ElementTree模块解析和创建XML数据，提取并分析每个元素的属性和内容； 步骤S303：对SysML图中元素及其转换关系进行系统分析，具体步骤如下： 步骤S30301：递归地查找XML节点中的匹配子节点，检查节点名称是否包含目标名称，并通过迭代子节点来构建匹配节点列表； 步骤S30302：从XML模型中提取含有特定守卫条件的转换，通过检查转换元素的守卫条件是否包含指定短语来识别相关的状态转换； 步骤S30303：提取所有节点的ID，并检查它们之间是否存在双向转换，生成相应的结果列表； 步骤S4：针对不同句型和需求类型，验证SysML状态机图与其对应需求文本的一致性，具体步骤如下： 步骤S401：利用LTP工具包提取需求文本核心词； 步骤S402：对以“具备”为核心词的需求文本，检查该文本是否准确描述了状态机图中某个节点的特性或能力； 步骤S403：对以“进行”为核心词的需求文本，输出验证结果的提示信息； 步骤S404：验证宾语类型是“处理”的需求文本，检查状态机图中是否包含了相应的操作或转换逻辑； 步骤S405：验证宾语类型是“转换”的需求文本，检查状态机图中是否包含了相应的操作或转换逻辑。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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