基于大语言模型与增强型关系图注意力神经网络的用例基本流生成方法

本发明涉及一种基于大语言模型与增强型关系图注意力神经网络的用例基本流生成方法，属于软件需求工程技术领域，解决了现有技术中信息提取不准确、领域适应性差以及忽视需求上下文的问题。具体步骤包括：获取用例对应的需求文本；利用大语言模型对所述需求文本进行语义核心词解析，得到核心词集合和各核心词间的对应关系；基于所述核心词和对应关系，利用训练后的增强型关系图注意力神经网络进行上下文关系感知，将感知获取的核心词特征与动作对象特征库中的特征进行匹配预测，得到所述用例对应的基本流的动作和对象集合；基于所述动作和对象集合的顺序，生成所述用例的基本流，加强了领域适应性和上下文信息关系，使提取的基本流信息更准确。