"该文档是关于对文本观点句识别工具的需求分析,主要目的是为了帮助开发者进行计算机毕业设计,适用于多种编程语言环境,如Java、PHP、SSM、SpringBoot、Vue、Python、Node.js、微信小程序、Android App等。文档提供了详细的功能需求,包括软件的导入、分句、识别、标注、统计和导出等功能,并对功能的一般性规定、性能要求和输入输出格式做了明确规定。" 在文本观点句识别工具的需求分析中,以下几个关键知识点值得深入理解: 1. **目标与任务概述**: - 目标:开发一个能够自动识别文本中观点句的工具,帮助用户快速定位和统计观点句。 - 特点:面向各种文本格式,支持多语言,具备扩展性以适应不同规模的文本处理。 2. **功能需求**: - 功能一:文件导入,允许用户一次性导入多个txt格式的本地文档。 - 功能二:分句功能,根据标点符号将文本划分为句子进行处理。 - 功能三:识别功能,分析每个句子是否为观点句,标记识别结果。 - 功能四:结果显示,状态栏显示句子编号、内容和识别结果(Y表示观点句,N表示非观点句)。 - 功能五:统计功能,用户可以查看和统计观点句的数量和分布。 - 功能六:识别记录导出,用户可选择存储路径以txt格式保存结果。 3. **功能一般性规定**: - 句子编号在处理过程中保持不变,确保输出结果的可对应性。 - 输入输出文本格式为txt,编码为简体中文。 4. **性能要求**: - 精度:确保识别准确,存储格式和编码规范。 - 时间特性:处理时间与文本内容和信息量相关,允许一定浮动,设最大时间限制。 - 灵活性:预留功能拓展的空间,如支持更多文本格式、语言和处理文档数量。 5. **输入输出要求**: - 输入:纯文本txt文件,简体中文字词编码,单次处理不超过1M。 6. **故障处理**: - 错误检测和报告:如文本打开失败、保存空间不足、输入格式错误、非简体中文编码或超出容量限制等,工具应能报错提示。 这份文档不仅为开发者提供了详细的开发指南,还强调了工具的灵活性和可扩展性,旨在适应不同场景和需求,为用户带来高效便捷的文本观点句识别体验。
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