AI 驱动的学生记录系统分析

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1 快速概览：为何要使用AI进行文本分析？

每位业务分析师和系统工程师都深知其中的困扰：你面对的是会议纪要、邮件或模糊的问题陈述，需要将其转化为结构化的技术模型。过去，手动解析像“碎片化的大学学生记录系统”这样的问题描述，可能需要数小时的高亮和草图绘制。但借助Visual Paradigm的AI文本分析生成功能，你可以在几秒钟内将非结构化文本转化为专业的分析成果和可视化模型。

本教程将详细演示如何使用这一AI驱动的需求工程工具来解决一个现实场景——修复遗留的学生记录系统——并快速生成领域类模型。通过利用这一功能，你可以以前所未有的速度从“初步构想”转变为“可视化图表”。

快速概览：为何要使用AI进行文本分析？

即时结构：将原始问题描述立即转换为结构化摘要和候选项目列表。
智能提取：无需手动标记即可自动识别功能需求、参与者、类和用例。
无缝建模：只需点击几次，即可直接从分析文本过渡到可视化图表（如类图）。
缺口检测：让AI在你开始构建之前就标出模糊之处和缺失的逻辑。

步骤1：输入问题描述

旅程始于一个问题。在我们的示例场景中，一所大学因依赖手动的、基于电子表格的学生记录而面临数据不一致的问题。这是一个典型的“非结构化”问题陈述。与其在白板上拆解，我们直接在Visual Paradigm桌面版中启动AI图表生成工具。

通过选择“文本分析”作为图表类型，我们只需将原始问题描述粘贴到提示窗口中。无论是关于合规风险的段落，还是利益相关者访谈的记录，AI文本分析生成器都旨在解析自然语言并提取技术含义。

步骤2：审查AI生成的候选元素

点击确定后，引擎开始工作。它不仅会总结文本，还会进行深层次的语义分析，以识别特定的候选元素。结果是一份全面的文本分析文档，其中关键概念被高亮并分类。

如您在下方工作区所见，AI已成功解析学生记录问题。它生成了一个“候选类”表格，列出了潜在的系统组件，例如学生信息数据库, 注册记录，以及合规审计跟踪器。它甚至识别出每个元素的“类型”（例如：包、类、需求、活动）。这种自动化的候选项识别在需求获取阶段节省了大量时间。

步骤3：将文本转换为可视化模型

这里正是Visual Paradigm与通用文本生成器的区别所在。我们不仅需要一个列表，更需要一个可视化模型。由于AI已经将诸如合规审计跟踪器和用户角色管理标记为类或包，我们可以立即在文本与图表之间建立桥梁。

在候选列表中，您只需选择想要可视化的行。通过右键单击选中项，即可访问“创建模型元素”功能。此工作流使您能够从您的需求获取过程中挑选出特定实体，并直接将其推入建模环境。

步骤4：配置图表生成

选择完元素后，该工具将完全掌控它们的可视化方式。您不必局限于单一格式。在此情况下，由于我们的分析已识别出明确的领域实体，我们希望创建一个类图来表示新学生记录管理系统中的静态结构。

您为新图表命名并确认类型。这一步确保您的新可视化模型在项目架构中得到妥善组织，保持了可追溯性您原始问题文本与最终设计成果之间的可追溯性。

步骤5：优化生成的类模型

搞定！短短几秒钟内，您就从对电子表格的抱怨转变为一个结构化的类图。从文本分析中选出的元素——例如学生信息数据库, 审计跟踪日志，以及注册记录——现在已成为您画布上的可视化模型元素。

此生成的图表构成了强大的基础。当人工智能负责识别和创建核心类这一繁重工作时，您的专业知识则用于优化关系、添加特定属性并定义操作。您实际上跳过了“空白页面综合征”，直接进入高价值的建模任务。这一工作流程对需要快速迭代的敏捷团队和系统分析师而言至关重要，尤其是在应对利益相关者反馈整合.

结论

使用AI文本分析生成在Visual Paradigm中使用AI文本分析生成不仅意味着更快地阅读文本——更意味着从根本上改变我们构建模型的方式。通过自动化提取候选类和需求，您能够减少人为错误，并腾出时间用于深入思考。无论您是在现代化大学数据库，还是构建复杂的企事业软件，这一工作流程都能立即将原始文字转化为可操作的图表。

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