1. 终端符号检测仪器：
用于检测文本结束符号的仪器，一般采用光学或电子传感技术。可以实时检测文本的结束符号，如句号、问号、感叹号等。2. 声音识别仪器：
通过分析文本的音频信息，识别文本的结束符号。该仪器可以准确检测文本的结束符号，并可根据需要进行调整和定制。3. 自然语言处理（NLP）工具：
NLP工具可以通过机器学习和深度学习等技术，对文本进行分析和处理，包括结束符号的检测。这种方法可以在大规模文本中进行自动检测，有效提高检测效率和准确率。4. 编程语言库：
许多编程语言都提供了内置的字符串处理函数和方法，可以用于检测文本的结束符号。开发人员可以根据具体的需求选择合适的编程语言库进行使用。5. 规则引擎：
规则引擎可以根据预先设定的规则来识别文本的结束符号。通过定义规则和匹配模式，规则引擎可以高效地检测并标记文本的结束符号。6. 统计分析工具：
统计分析工具可以对文本进行统计和分析，包括结束符号的统计。通过对文本中出现的结束符号进行计数和分析，可以得到结束符号的使用频率和分布情况。