软件需求分析中,用例图直观体现了系统功能,有利于需求的可视化理解;但是,人工设计与绘制用例图耗时较长。为了提高需求分析的效率,本文提出一种基于文本图元素及其关系的用例图自动生成方法。该方法通过文本分类、用例图元素（以下简称图元素）识别等方法,从自然语言描述的需求文本中,提取出绘制用例图所需的图元素和元素之间的关系,自动生成用例图。基于上述用例图自动生成方法,本文进一步实现了用例图自动生成软件工具包。本文首先提出了基于句式筛选的需求文本分类（Dependency parsing-Bidirectional Encoder Representations from Transformers,DPBERT）方法。软件需求文本中只有部分语句与用例图元素相关。因此,本研究将运用基于句式筛选的需求文本分类方法,通过过滤需求文本中与用例图生成无关的语句,提高用例图自动生成的准确性。本研究采用网络公开需求文档进行了对比试验,实验结果表明,基于句式筛选的需求文本分类方法有效地过滤了文本中与用例图无关的语句,相对于基于规则匹配的用例图自动生成方法,用例图自动生成结果的精确率提高了34%。其次,本文基于需求文本语句中的实词-语法成分-图元素之间对应的假设,提出了基于依存句法分析的图元素及其关系自动提取方法。本研究在公开的需求文档测试集上进行了实验。实验结果表明,使用本文提出方法解析结构化或半结构化的需求文档生成的用例图,与人工绘制的用例图相比,精确率能够达到82%以上。本文提出的方法时间复杂度为（48）（n~2）,其中n为文章中语句数量。基于上述研究方法,本文的作者设计并实现了基于图元素及其关系的用例图自动生成工具,应用于实际软件项目的需求分析过程。使用本文工具能够准确解析半结构化实际需求文档,所生成的用例图和实际应用中人工绘制的用例图相比,误差低于15%。