跳至正文
Read this post in: de_DEen_USes_ESfr_FRid_IDjapl_PLpt_PTru_RUvizh_CNzh_TW
Home » Visual Paradigm » 使用人工智能文本分析进行领域类识别

使用人工智能文本分析进行领域类识别

本教程将引导您使用人工智能文本分析工具根据用户提供的问题描述,识别IT系统开发中的候选领域类。请按照以下步骤操作,以导航该工具并使用文本分析技术生成类图。该过程直观易用,在多个阶段提供编辑选项,并通过集成编辑器重点强调对最终类图的优化。

逐步指南

步骤1:访问人工智能文本分析工具

  1. 导航至工具主菜单中。

  2. 选择应用下拉菜单。

  3. 选择人工智能文本分析.

  4. 点击立即开始以打开工具。

步骤2:提供应用描述

  1. 在人工智能文本分析界面中,找到应用描述的输入字段。

  2. 输入您应用的简要描述(例如:“ATM系统”或“在线购物车”)。

  3. 点击生成问题描述以继续。

步骤3:生成并编辑问题描述

  1. 人工智能分析您的输入,并生成一段长文本的问题描述,总结应用的目的和功能。

  2. 查看生成的描述。如有需要,编辑文本以更好地符合您的具体需求。

  3. 满意后,点击识别候选类以继续。

步骤 4:审查候选类

  1. AI 处理问题描述并生成一个候选领域类的表格,包含以下列:

    • 类名:所识别类的名称。

    • 原因:为何该类被认定为相关。

    • 描述:对该类在系统中作用的简要说明。

  2. 审查该表格,确保这些类符合您应用程序的需求。

  3. 可选地,切换 未被认定为候选类的名词 选项,以查看被排除在候选类之外的名词列表,以及排除的原因。

  4. 如果对候选类满意,请点击 识别类详细信息.

步骤 5:分析类属性和操作

  1. AI 分析每个候选类,并为每个类建议属性(数据属性)和操作(函数或方法)的列表。

  2. 审查所建议的属性和操作,确保其准确性和完整性。

  3. 如果结果符合您的期望,请点击 识别类关系 以继续。

步骤 6:识别类关系

  1. AI 评估候选类,并建议它们之间的关系,例如:

    • 关联:类之间的通用关系。

    • 组合:一个类由其他类组成的整体-部分关系。

    • 其他相关的关系类型(例如,聚合、泛化)。

  2. 每种关系包括:

    • 多重性: 指定一个类的实例可以与另一个类关联的数目(例如,一对一、一对多)。

    • 描述: 对关系目的的简要说明。

  3. 检查关系和多重性。如果可以接受,请点击生成图表.

第7步:生成并编辑类图

  1. AI生成一个类图,通过可视化候选类、其属性、操作和关系,基于前面的步骤。该图表是使用文本分析技术生成的。

  2. 查看生成的图表,以确保它准确地反映了您应用程序的领域模型。

  3. 若要优化或增强图表,请点击在 Visual Paradigm Online 中打开。这将打开一个直观的编辑器,您可以在其中:

    • 添加新的类、属性或关系。

    • 修改现有元素(例如,调整多重性或描述)。

    • 删除不必要的元素。

  4. 能够编辑图表是一项关键功能,确保在您对AI生成的结果不满意时仍具有灵活性。使用编辑器根据您的具体需求定制图表。

关键要点

  • 文本分析技术: 该过程利用自然语言处理从文本描述中提取领域类和关系,简化了系统设计的初期阶段。

  • 可编辑图表: 在Visual Paradigm Online中编辑类图的能力是一项关键功能。它使您能够优化AI生成的结果,确保最终图表完全符合您的需求。

  • 迭代过程: 如有必要,您可以返回到早期步骤(例如,编辑问题描述或候选类)以改进结果。

结论

通过遵循这些步骤,您可以高效地使用AI文本分析工具为您的IT系统生成类图。该过程设计得易于使用,并且通过允许对最终图表进行编辑,提供了额外的灵活性,以确保其满足您的需求。如需进一步优化,可利用Visual Paradigm Online编辑器对图表进行增强或调整。

发表回复