目录
1.为什么自然语言生成图
2.示例：自然语言 自动化建模
3.操作演示
4.后记
1、为什么自然语言生成图
人对事物的描述用的最多的就是自然语言，自然语言来自于对本体世界的描述，这种把现实世界的事物抽象为各种概念，采用特定的词汇，使用易于书写的文字符号形式进行描述。阅读的人，需要基于自然语言的文字描述，识别其中的信息，然后在头脑中构建所关注的概念的逻辑关系。越是复杂的系统或者业务的描述，这种识别信息->构建概念逻辑关系的过程就越复杂，构建的概念关系也就越烧脑。
很明显，只要是使用自然语言阅读的人，都需要一种方法甚至是工具能够帮助人们提高从文字构建逻辑视图。为此，我们建立了一个从自然语言的文字自动化 构建逻辑视图的方法，并开发了相应的工具。
下面，以用例的场景描述为例，介绍文本到图的自动化建模 。
2、示例：自然语言 自动化建模
无论是在工业控制还是业务管理，用例的场景都是描述功能性需求的有效方法。为此，我们提供了从用例场景的文本描述到图的自动化建模功能支持。用例的场景可以生成三种图：活动图，执行者职责图，顺序图。
下面以《用例：电机控制》为例，说明基于场景描述文本生成的三种图都有什么内容，什么样子。
首先建立用例图并对每个用例的场景进行文字描述。如下是电机监控系统的用例图。
对于其中的《用例：控制电机》描述基本场景如下：
| 用例名称 |
控制电机 |
| 基本场景 |
1. 用户 - 选择电机
2. 用户 - 发出控制指令 - 控制指令
3. 上位机 - 转发指令 - 控制指令
4. 控制器 - 接收指令
5. 控制器 - 进行计算
6. 控制器 - 启动电机 - 开机信号
7. 电机 - 启动 - 电机状态
8. 控制器 - 开机结果判定
9. 控制器 - 上报电机信息 - 电机信息
10. 上位机 - 接收电机信息
11. 上位机 - 显示开机结果 - 操作结果
12. 用户 - 查看开机结果 |
然后使用一个自动化建模工具 “文本->图 生成器”，基于如上的场景描述文本，自动化生成图。
活动图：电机控制
执行者-职责图：电机控制
顺序图：开电机
3、操作演示
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