精彩導讀

《軟件工程》期刊始終以反映軟件工程理論、方法和技術創新成果，傳播軟件知識，推廣軟件應用為己任，期望可以為促進中國軟件工程學科和軟件產業發展略盡綿薄之力。

★本期重點推薦論文

大數據時代，使用全球大氣環流模式產品和人工智能中的自然語言生成算法進行氣象水文自動預測和臺風預報已成為海洋氣象預報發展的需求。本期發表的論文《人工智能自動生成海上大風預報報文研究》，通過人工智能領域中的自然語言工具將不直觀的專業海上風速預報數據轉化為易懂的分析文本，提高氣象預報服務的時效性和合理性。首先提取中國海洋石油公司南海東部四個海上區塊的原始預報數據，利用神經網絡對數據進行回歸擬合，得到一條顯示未來風速上升下降的單調區間、極值點和增減幅度的光滑曲線，再利用自然語言處理基于規則和基于統計相結合的方法自動生成預報文本。該方法可將現行需要人工45—60 分鐘才能完成的預報報文減少到2—4 分鐘完成，大大提高了海洋氣象預報的工作效率。

★優秀期刊及其論文推薦

IEEE Transactions on Software Engineering，簡稱TSE，中文譯為《IEEE軟件工程學報》，網址為https：//www.computer.org/csdl/journal/ts，1975 年創刊（月刊），由IEEE COMPUTER SOCIETY出版，其2019 年的影響因子為6.112，排在計算機科學軟件工程領域前列，并被收入《科學引文索引擴展版》（SCIE）。

《IEEE軟件工程學報》關注定義明確的理論結果和經驗研究，以及這些結果和研究對軟件構建、分析或管理的潛在影響，其研究范圍從制定原則的機制到將這些原則應用于特定的環境，對軟件工程研究或實踐者都是很有價值的。

《IEEE軟件工程學報》重點主題包括開發和維護方法及模型、評估方法、軟件項目管理、工具和環境、系統問題等。它涵蓋了軟件系統的規范、設計和實現的技術與原則，包括符號和過程模型，軟件測試和驗證、可靠性模型，生產率因素、成本模型，特定工具、集成工具環境，硬件和軟件權衡，等等。

2021 年8 月發表的“Exploiting Natural Language Structures in Software Informal Documentation”一文提出，溝通手段如問題跟蹤器、郵件列表、問答論壇和應用程序評論，是開發人員間以及開發人員與最終用戶間協作的主要手段。分析這些信息來源，對于為開發人員構建推薦系統是至關重要的，例如推薦專家，重新記錄源代碼，或者將用戶反饋轉化為開發人員的維護和發展策略。為了簡化分析，在以前的工作中提出了開發電子郵件內容分析器（DECA），這種基于自然語言解析的工具可以根據研究目的對開發電子郵件的片段進行高精度分類。但DECA必須通過手動標記相關模式來訓練，這通常是費力的、易出錯的，并且需要自然語言解析方面的專門知識。在文中，首先通過一項實證研究表明，根據模式的性質和復雜性，為識別這種模式而產生規則需要付出很大的努力。隨后，該文提出了一種方法，名為基于NLP的軟件文檔分析器（NEON），它能夠自動挖掘這種規則，最大程度地減少手動工作。該文評估了NEON在移動應用評論、開發者討論以及問題分析和分類方面的表現。NEON簡化了模式識別和規則定義過程，節省了70%以上手動執行這些工作的時間。結果還顯示，NEON生成的規則接近人工識別的規則，實現了類似的召回率。

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