文本信息提取系统：统计与分析工具

"该资源是INFC2044课程的一个练习题目，要求学生开发一个系统，能够从文本文件中提取信息，计算每个文件的统计信息，并以多种格式输出结果。统计信息包括文件的词数以及文件中最频繁出现的单词及其频率。系统支持一个用例：UC1ComputeSummaryStatistics，用户通过命令行应用指定要处理的文件、要识别的最频繁单词数量以及一个或多个输出文件名。应用读取文件，计算统计信息，并将结果写入指定的输出文件，支持.csv和.txt两种输出格式。" 在这个项目中，主要涉及以下知识点： 1. **文本处理**：系统的核心功能是对文本文件进行处理，这通常涉及到读取文件内容，分割文本成单词，去除标点符号和停用词等预处理步骤。 2. **文件操作**：用户可以通过命令行参数指定要处理的文件，因此需要掌握文件操作，包括打开、读取和关闭文件。 3. **统计分析**：系统需要计算每个文件的词数，这涉及到计数算法；同时，系统还需找出最频繁出现的单词及其频率，这可能需要使用哈希表（如Python的字典）来存储单词及其出现次数，然后进行排序。 4. **命令行参数处理**：用户可以指定要识别的最频繁单词的数量以及输出文件名，这需要程序能够解析命令行参数，如使用argparse库在Python中实现。 5. **数据结构**：为了有效地存储和检索单词及其频率，数据结构的选择至关重要，哈希表在这里能提供高效的查找和更新操作。 6. **多格式输出**：系统需要支持.csv和.txt两种输出格式。CSV（逗号分隔值）格式适用于表格数据，而.txt则是纯文本格式。在输出时，需要根据文件扩展名来决定采用哪种格式，可能需要使用到如Python的pandas库来生成CSV格式，或者直接使用内置的文件操作函数来生成纯文本格式。 7. **文件格式规范**：对于.csv，输出应遵循逗号分隔的标准，每一行表示一个文件的统计信息，列包括文件名、总词数以及最频繁的N个单词及其频率。对于.txt，可以每行一个统计项，如文件名、词数和单词列表。 8. **错误处理**：程序应该能够处理无效的输入，例如不存在的文件、非法的参数或无法写入的输出文件，确保在遇到这些问题时能够给出有用的错误信息。 9. **编程语言基础**：虽然没有明确指出使用的编程语言，但根据描述中的关键词，如“命令行应用”和“文件扩展名”，可以推断可能使用的是类似Python这样的脚本语言。 这个练习题目的目标是让学生实践文本处理、数据统计和文件操作等技能，同时了解如何根据用户需求生成不同格式的输出。完成此项目有助于提升在实际工作中处理文本数据的能力。