[论文解读] Formal consistency checking over specifications in natural languages

Rongjie Yan, Chih‐Hong Cheng+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2015

Formal Methods in Verification参考文献 19被引用 25

一句话总结

本文提出了一种框架，通过将自然语言系统规格说明自动转换为带时间抽象的正式逻辑，再利用合成技术进行可实现性检查，以确保规格说明的一致性。当合成失败时，该方法通过精确定位问题公式来识别不一致的需求，从而实现对规格说明缺陷的早期检测。

ABSTRACT

Early stages of system development involve outlining desired features such as functionality, availability, or usability. Specifications are derived from these features that concretize vague ideas presented in natural languages. The challenge for the verification and validation of specifications arises from the syntax and semantic gap between different representations and the need of automatic tools. In this paper, we present a requirement-consistency maintenance framework to produce consistent representations. The first part is the automatic translation from natural languages describing functionalities to formal logic with an abstraction of time. It extends pure syntactic parsing by adding semantic reasoning and the support of partitioning input and output variables. The second part is the use of synthesis techniques to examine if the requirements are consistent in terms of realizability. When the process fails, the formulas that cause the inconsistency are reported to locate the problem.

研究动机与目标

• 解决早期系统规格说明中自然语言编写的需求不一致问题。
• 弥合自然语言需求与形式化验证工具之间的语法与语义鸿沟。
• 通过形式化合成技术实现对不一致或不可实现需求的自动检测。
• 通过识别导致不一致的具体公式，为需求工程师提供支持。

提出的方法

• 将系统功能的自然语言描述自动转换为带时间抽象的正式逻辑。
• 应用语义推理和变量划分（输入与输出）以提高转换的准确性。
• 使用合成技术验证转换后的需求是否可实现。
• 当合成失败时，报告导致不一致的具体公式，以支持针对性调试。
• 将翻译与合成管道整合为一个连贯的框架，以维持一致性。
• 利用形式化方法确保规格说明不仅一致，而且可实现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地将自然语言需求转换为正式逻辑，同时保持语义含义？
• RQ2 哪些技术可确保生成的正式规格说明是可实现的？
• RQ3 如何自动检测并定位需求中的不一致？
• RQ4 时间抽象在提高需求形式化准确性方面发挥什么作用？
• RQ5 该框架在实现前识别问题需求的有效性如何？

主要发现

• 该框架成功将自然语言需求转换为带时间抽象的正式逻辑，从而支持形式化分析。
• 语义推理和输入/输出划分显著提升了翻译过程的准确性。
• 基于合成的可实现性检查能有效识别不一致的需求。
• 当合成失败时，该框架能隔离导致不一致的具体公式，有助于调试。
• 该方法降低了在开发周期后期才发现规格说明缺陷的风险。
• 翻译与合成的集成提供了一条实用的管道，用于早期系统设计中的一致性维护。