В условиях возрастающей неоднородности практик разработки программного обеспечения и применяемых стандартов подготовки документации, обеспечение полноты и структурной согласованности технического задания остается сложной и трудоемкой задачей. Существующие нормативные документы, включая ГОСТ 34, IEEE 830, ISO/IEC/IEEE 29148 и Volere, предлагают различные подходы к структурированию требований, однако их одновременное применение в реальных проектах приводит к дублированию разделов, несогласованности структуры и значительным затратам на ручную верификацию. В работе предлагается адаптивный шаблон технического задания, основанный на параметризованной графовой модели, позволяющей гибко структурировать требования в зависимости от типа программного обеспечения, применимых стандартов, отраслевых ограничений и уровня детализации. Разработан алгоритм структурного анализа и автоматизированной верификации документов в форматах DOCX и PDF на основе извлечения иерархии разделов и нечеткого сопоставления заголовков. Введена метрика адаптивности шаблона. Экспериментальная апробация на реальных технических заданиях показала достижение точности извлечения структуры до 92 % для документов DOCX. Предложенный подход может служить основой для интеллектуальных инструментов анализа технической документации.
In the context of increasing heterogeneity in software development practices and documentation standards, ensuring the completeness and structural consistency of technical specifications remains a complex and labor-intensive task. Existing regulatory frameworks, including GOST 34, IEEE 830, ISO/IEC/IEEE 29148, and the Volere methodology, propose different approaches to structuring requirements; however, their simultaneous use in real-world projects often results in section duplication, structural inconsistency, and significant manual verification effort. This paper proposes an adaptive technical specification template based on a parameterized graph model that enables the formal integration of a mandatory regulatory core with flexibly connected extensions depending on the software type, industry-specific requirements, and the required level of detail. An automated structural verification algorithm for DOCX and PDF documents is developed, combining hierarchy extraction with fuzzy heading matching. Template adaptability metric has been introduced. Experimental validation on real-world technical specifications demonstrates structural extraction accuracy of up to 92 % for DOCX documents. The proposed approach can serve as a basis for intelligent tools for analyzing technical documentation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.