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龙图腾网获悉智嘉人工智能科技(天津)有限责任公司申请的专利基于多模态理解的需求规范生成方法和系统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：CN121525656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610055697.5，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权基于多模态理解的需求规范生成方法和系统是由张静军;孙泽州;李磊;王鹏设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态理解的需求规范生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态理解的需求规范生成方法和系统，涉及人工智能领域，包括：对于各个模态的数据采用对应的内容提取工具进行内容理解操作，以生成多模态统一后的需求表示文档；根据现有的模板库以及对应的规则库建立需求知识库，将需求知识库与需求表示文档进行匹配比对，检查需求表示文档的完整性并生成寻求决策的提问；根据标准规范模板创建规范文档的整体框架，根据需求表示文档以及对寻求决策的提问的回答对整体框架进行内容填充，以生成规范文档；收集对于规范文档的反馈信息，并使用大语言模型对反馈信息进行分析，将反馈信息转换为对规范文档的可执行的修改建议。本发明提升了需求规范生成的自动化程度以及完整性和准确度。

本发明授权基于多模态理解的需求规范生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态理解的需求规范生成方法，其特征在于，包括： 多模态数据的理解与融合：接收包含目标软件的需求信息的多模态数据；对于各个模态的数据采用对应的内容提取工具进行内容理解操作，以获取目标软件的需求理解信息；对所述需求理解信息进行冲突检测，标记出冲突点，生成冲突点列表；根据所述需求理解信息以及冲突点列表生成多模态统一后的需求表示文档； 需求完整性检查：根据现有的软件开发实体模板库以及对应的规则库建立需求知识库，将所述需求知识库与所述需求表示文档进行匹配比对，以检查所述需求表示文档的完整性；根据完整性检查的结果列出需求缺失项列表、已覆盖的需求点列表，并针对缺失项提出寻求决策的提问，以及将冲突点列表中涉及的具体问题转化为寻求决策的提问；以便需求方或开发方对所述寻求决策的提问进行回答； 规范文档生成：根据标准规范模板创建规范文档的整体框架，根据所述需求表示文档以及对寻求决策的提问的回答对所述整体框架进行内容填充，以生成规范文档； 规范一致性验证：对所述规范文档进行内部一致性检查、外部一致性检查、可实现性检查，以生成一致性验证报告； 交互式规范细化：提供一个富文本Web编辑器收集对于所述规范文档的反馈信息，并使用大语言模型对所述反馈信息进行分析，将反馈信息转换为对所述规范文档的可执行的修改建议，以便优化所述规范文档； 其中，所述需求完整性检查的步骤，具体包括： 检查需求表示文档与知识库是否冲突：根据需求表示文档中提到的非功能性描述与知识库中的非功能性需求清单，进行关键词匹配或量化指标分析，判断是否存在矛盾；对于需求表示文档中的领域相关描述和知识库中的行业标准库进行匹配对比，检查是否违反强制要求；对于需求表示文档中出现的某些需求内容，在知识库中不存在对应内容，则提取出同一功能或属性在不同模态输入中的描述差异，判定为跨模态冲突； 检查需求表示文档的完整性：对于需求表示文档中存在的数据对象，检查其是否已被明确提及与“创建、读取、更新、删除”操作相关联，如果发现某个操作缺失，则标记为潜在缺失；对于需求表示文档中的关键用户流程，将其与知识库中的标准流程模板进行比对，检查是否缺少关键步骤；对于需求表示文档中的功能实体类型，从NFR检查表中加载相关的约束条目，然后逐一检查所述约束条目是否在需求表示文档中存在； 澄清问题生成：根据所述冲突点列表生成寻求决策的提问，作为澄清问题；根据需求表示文档与知识库存在的冲突生成寻求决策的提问，作为澄清问题；根据需求表示文档存在的缺失项生成寻求决策的提问，作为澄清问题； 需求完整性报告生成：详细列出已覆盖的需求点、检测到的冲突列表、缺失项列表、严重性和来源规则、完整性评分以及澄清问题列表。

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智嘉人工智能科技(天津)有限责任公司，其通讯地址为：300192 天津市南开区科研西路天津科技广场4号楼2007(天开园)；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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