自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度网络DeepCorp(Deep&Context-wise&Requirements Operation Role Network),通过引入实体上下文和需求操作角色信息,使用多层感知机隐式融合嵌入表示来实现需求实体深层次的语义表达,从而进行实体语义相似性判断。在公开需求文档仓库上的实验表明,DeepCorp可达到96.72%准确率、96.67%召回率和96.69%F1,相较于现有方法平均提升1.27%。
XML数据库的关键字检索简单易用,并且用户不必了解数据库的模式,近期受到人们的广泛关注。当前的相关研究主要集中于关键字检索的算法以及返回结果的组织和排序,然而却忽视了关键字的安全访问控制问题。结合XML关键字搜索和XML安全访问控制,提出一种新的建立于XML Schema上基于角色的访问控制规则SRACP(Schema Role Access Control Policy),并在SRACP规则的基础上建立安全的XML关键字检索的索引(SRACP-Index),包括:SRACP-Index的数据结构,SRACP-Index的构建和算法,以及如何利用SRACP-Index的建立进行SSLCA的查询。最后通过实验证明该索引和SSLCA查询算法的有效性。
