标准一致性测试是根据某项标准所要求的专门特性来测试目标系统,以便确定该系统的一致性实现程度。标准一致性条款和实现一致性声明是一致性测试的切入点,对一致性测试至关重要。一致性条款需要在标准中抽取,实现一致性声明可以由ICS问卷获得,因此本文设计了一致性条款抽取算法以及ICS问卷生成算法,具体研究工作包括如下:首先对一致性条款的抽取进行了研究,提出了基于模板匹配的条款抽取算法。在对一致性条款表述方式和要求深入分析的基础上,从大量交通领域标准中提炼出条款的关键词模板和句子结构模板,解决了模板设计中出现的问题,设计了简便、灵活的模板格式。针对人工获取模板不够完善的缺点,设计了模板自动学习算法,通过计算句子中词语与模板中关键词的相似度,设定阈值筛选同义词,在抽取过程中不断完善模板库。构建完模板后加载模板以及分词工具,对待抽取句子进行分词以及词性标注,获取词性标注集,最后使用匹配算法对词性标注集进行匹配,完成条款抽取。其次在一致性条款抽取的基础上研究了ICS问卷的自动生成。通过对ICS问卷和汉语问句的分析及研究,设计了一种符合问卷设计规则的问句格式。并对此问句的生成机制做了详细研究,找出疑问特征在句子中所处的位置。然后根据问句生成机制的研究设计了基于依存句法分析的问句自动生成算法,并对依存句法分析以及算法流程做了详细研究。最后对以上方法进行了设计、实现和测试。测试结果表明本文提出的条款抽取算法查全率为92.11%,问句生成算法准确率为87%,由此可见本文提出的算法切实有效,可以推进标准一致性测试工作的进行,提高一致性测试的自动化程度。