之前遐想的中文语义分析
1.中文短句结构简述
主语:指明说的是什么人或什么事
谓语:指明主语”是什么”或”怎么样”
宾语:跟在动词后,表示动作,行为涉及到的人或事物.
定语:名词前面连带成分,用来修饰,名词表示人或者事物性质,状态,数量,所属.
状语:动词前面连带成分,表示动作的状态,方式,时间,处所或程度.
补语:动词或者形容词后面的连带成分,表示动作的情况,结果,程度,趋向,时间,处所,数量,形状等.
独立成分:不与其他成分产生结构关系,但意义上是全局必需,表示对事物的推测,估计,补充,感叹等语气.
复指成分,用两个或者两个以上短语指同一个事物,作为同一个句子成分.
Ex:
[修饰全句的状语]+(定)主+[状]谓<动补>+(定)宾+<宾补>
[每当有外地人来],(好客的)天津人[总是][眉飞色舞地]谈<起了>(天津的)小吃<有多么地道>
2.分析目标
我们只分析一句话有用没用,而不去分析这句话对目标对象是好是坏.比如一个评价,它从语义上来看对这个商品来说是相当差的评价,但是经过我们分析那么可能会被判定有实用性的评价,相反一条评价对于商品来说是一条极好的评价,也可能会被我们判定实用性差的评价.
3.总体步骤
整句话用常见中文句子分隔符”,””.””!”分割,形成分句map<sentence, score>, key表示分句,score表示分句分数评定.
检测sentence map短句相似性(暂时进行简单的短句字符重复匹配).80%以上句子相似判定 整条数据为 0(满分255)实用性.
逐个分句进行分析.按照中文句子正常成分分析,按如下模式(或者更加多的模式)切割,填充到Map<classify,term>,classify表示词语的性质(主(subject),谓(predicate),宾(object),定(attribute),补(complement)),term表示词汇本身. 每个classify在整个分句的评分中有一定比重.
[修饰全句的状语]+(定)主+[状]谓<动补>+(定)宾+<宾补>
逐一对termMap中的term进行鉴定. 5种词汇评价方式不一样:
(1)主语主要判定与业务实体的关联性(比如评价主要按购买的物品,买家,卖家的关联性优先级高到低评定)
(2)谓语主要判定对业务实体进行动作的关联性(比如评价主要按使用,观察等优先级由高到底评定).
(3)定语和状语主要给谓语或者宾语分数进行放大作用
(4)宾语主要判定与业务实体的关联性(比如评价主要按购买的物品以及物品相关的配件, 卖家用户信息,买家用户信息的关联性优先级高到低评定)
将所有classify term的分数按比重相加(谓词和宾语需要乘上状语和定语的放大系数),成为一个短句的分数.填充到sentence map.
所有sentence map中短句分数相加. 即为整个句子的评分.
4.判定核心原理
顺序遍历每种句式,将原始文本的词汇在每种句式上的位置进行标识.也就是进行初步的词汇判定.
其中一种句式如下
[修饰全句的状语]+(定)主+[状]谓<动补>+(定)宾+<宾补>
对[主,谓,宾,定,补]每种类型建立词库.上诉已经产生几种句式的词汇类型映射. 然后逐一验证每个句式类型映射的词是否在对应类型的词库中.
最终选取匹配度最高的句式作为词汇映射结果.
5.整体结构
(1)SplitorTask:使用中文分词器进行切分.
输入 原始文本,
输出 CompleteSentence(List<PartSentence(part_sentence ,score)>,score),原始score为0
(2)SentenceDupCheckTask:对分句进行排重.
输入 CompleteSentence(List<PartSentence(part_sentence ,score)>,score)
输出 CompleteSentence(List<PartSentence(part_sentence ,score)>,score)
(3)TermAanalyerTask:进行分词 classify.
输入 CompleteSentence(List<PartSentence(part_sentence ,score)>,score)
输出 CompleteSentence(map< PartSentence,DetailTerm(term,classify,score)>,score)
(4)TermEvaluateTask:进行term的评分.
输入 CompleteSentence(map< PartSentence,DetailTerm(term,classify,score)>,score)
对象(score为0),
输出 CompleteSentence(map< PartSentence,DetailTerm(term,classify,score)>,score)
DetailTerm对象(已评分)
(5)SentenceEvaluateTask:进行综合评定
输入 CompleteSentence(map< PartSentence,DetailTerm(term,classify,score)>,score)
DetailTerm对象(已评分)
输出 CompleteSentence(map< PartSentence,DetailTerm(term,classify,score)>,score)
CompleteSentence对象(已评分)
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第三章-局域网-思维导图
内容概要：PT300机械故障综合模拟实验台由瓦仑尼安教学设备有限公司生产，旨在帮助用户深入了解振动特征知识及复杂转子振动频谱分析，实现精密振动分析和精准故障诊断。该实验台能模拟轴承故障、不平衡、不对中、设备松动、转子摩擦等多种机械故障现象，可进行不同转速下的轴承故障频率识别、转子静动平衡模拟试验、设备启停机测试等实验。设备采用高效节能ABB三相交流电动机，配备高精度转速控制和测量模块，确保运行稳定。此外，实验台还设有透明防震安全罩和互锁开关，保障实验安全。; 适合人群：高校师生、科研人员等需要学习或研究机械故障诊断相关理论知识和实践技能的人群。; 使用场景及目标：①用于高校等教育机构的教学，辅助学生理解机械故障诊断的理论知识和实践技能；②满足科研人员进行机械故障诊断算法验证、故障特征分析等科研需求。; 其他说明：PT300机械故障综合模拟实验台的每个部件均经过高精度加工，确保在不同振动状态下稳定运行。用户可根据期望分析特定部件的故障特征。设备尺寸为735mm（长）×310mm（宽）×350mm（高），保修一年，且提供免费操作指导服务。
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Python数据结构-学习笔记
该系统展示了一个电影在线购票系统的结构图，系统分为前台和后台两部分。前台包括首页、影院信息、电影信息、电影资讯和个人中心等模块，主要面向普通用户，提供电影浏览、选座购票、个人账户管理等功能。后台部分由管理员通过后台模块进行操作，包括系统首页、用户管理、场次管理、时间段管理、影院信息管理、电影分类管理、电影信息管理、订单管理和个人中心等模块，用于系统的维护和管理，如用户信息维护、电影和影院信息更新、订单处理等。整个系统旨在为用户提供便捷的在线购票体验，同时确保后台管理的高效和有序。