2019年NC数据加工做语义模型(DOC)

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语言模型 语义模型

语言模型 语义模型

语言模型语义模型语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念,它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。

本文将从语言模型和语义模型的定义、原理和应用等方面进行介绍,以便读者对这两个概念有更深入的理解。

我们来看一下语言模型。

语言模型是一种对语言的概率分布进行建模的模型,它可以用来计算一个句子或文本序列的概率。

语言模型可以基于不同的统计方法或神经网络模型进行建模,其中最著名的包括n-gram模型、RNN模型和Transformer模型等。

语言模型的目标是捕捉语言中的规律和结构,从而能够生成合乎语法和语义的句子。

接下来,我们来看一下语义模型。

语义模型是一种对语义信息进行建模的模型,它可以理解和表示文本的语义含义。

语义模型的目标是将文本映射到一个语义空间中,从而能够进行语义推理、信息检索和问答等任务。

语义模型可以基于传统的语义分析方法,如词义消歧和句法分析等,也可以基于深度学习模型,如词向量模型和语义匹配模型等。

语言模型和语义模型在自然语言处理中有着广泛的应用。

首先,语言模型可以用于自动文本生成,如机器翻译、文本摘要和对话系统等。

通过训练一个语言模型,我们可以让计算机自动生成合乎语法和语义的文本,从而提高人机交互的效果。

其次,语义模型可以用于语义搜索和问答系统。

通过训练一个语义模型,我们可以让计算机理解用户的查询意图,并给出准确的搜索结果或回答。

此外,语言模型和语义模型还可以用于情感分析、文本分类和信息抽取等任务。

语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念,它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。

通过对语言模型和语义模型的研究和应用,我们可以更好地理解和利用自然语言,从而提高人机交互的效果和人们的生活质量。

希望通过本文的介绍,读者对语言模型和语义模型有更清晰的认识,并对其在实际应用中的潜力有更深入的了解。

NC数据加工做语义模型(DOC)

NC数据加工做语义模型(DOC)

报表语义模型(数据加工:返回结果集方式)数据加工方式:1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet;3.返回数据表。

实现方式基本一致,可以参照系统原有报表语义模型一、新建报表查询入口类,初始化报表字段1.数据加工查询业务处理接口的定义:package nc.itf.fbm.paperbill.query;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.vo.pub.BusinessException;import com.ufida.dataset.IContext;/**票据信息查询/票据池额度查询接口** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public interface IFbmQueryPaperBillService {/*** 票据信息查询* @param context* @return* @throws BusinessException*/public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception;/*** 票据池额度查询接口* @param context* @return* @throws BusinessException*/public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception;}2.数据加工入口类,初始化报表字段package nc.itf.fbm.paperbill.query;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import mon.NCLocator;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.pub.smart.metadata.DataTypeConstant;import nc.pub.smart.metadata.Field;import nc.pub.smart.metadata.MetaData;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillPoolVO;import com.ufida.dataset.IContext;/**票据池额度查询入口类** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public class QueryPaperPoolLimitService {private static final MetaData metaData;public QueryPaperPoolLimitService(){super();}/*** 获得结果集** @param context 报表界面查询传进来的参数(查询条件=值,系统一些默认参数等)* @return*/public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception {//调用报表查询业务处理接口,IFbmQueryPaperBillService gatherservice=(IFbmQueryPaperBillService) NCLocator.getInstance().lookup(IFbmQueryPaperBillService.class.getName());DataSet resultDataSet = gatherservice.queryPaperBillPoolLimit(context);setPrecision(resultDataSet);return resultDataSet;}//初始化报表要显示的字段,包括查询条件字段也在内static {metaData = new MetaData();List<Field> fields =makeList();//报表显示字段Field f = new Field();f.setFldname(NAME);f.setCaption("财务组织名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.ACCTNAME);f.setCaption("机构名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.ACCTNO);f.setCaption("账号");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PJCNO);f.setCaption("票据池编号");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PJCKAMT);f.setCaption("票据池可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CUSKAMT);f.setCaption("客户剩余可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CUSEAMT);f.setCaption("客户有效开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CORNAME);f.setCaption("分支机构名称");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.CORKAMT);f.setCaption("分支机构剩余可开票额度");f.setPrecision(17);f.setDataType(DataTypeConstant.BIGDECIMAL);f.setScale(4);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段1");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED2);f.setCaption("请求备用字段2");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REPRESERVED3);f.setCaption("响应备用字段3");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REPRESERVED4);f.setCaption("响应备用字段4");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);//查询字段f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.PK_ORG);f.setCaption("财务组织PK");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.QUERY_ACCTNO);f.setCaption("账号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.QUERY_PJCNO);f.setCaption("票据池编号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.MFLAG);f.setCaption("是否票据池主申请账号-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING); fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.NEXTTAG);f.setCaption("下页标识-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段1-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);f = new Field();f.setFldname(PaperBillPoolVO.REQRESERVED1);f.setCaption("请求备用字段2-查询");f.setPrecision(200);f.setDataType(DataTypeConstant.STRING);fields.add(f);metaData.addField(fields.toArray(new Field[] {}));}/*** 构造list** @param <T>* @return*/public static <T> List<T> makeList() {return new ArrayList<T>();}//字符串类型字段统一设置字段长度private static void setPrecision(DataSet resultDataSet) { for (Field f : resultDataSet.getMetaData().getFields()) { if (f.getDataType() == DataTypeConstant.STRING) {f.setPrecision(300);}}}/*** 获得票据池额度元数据(相当于代码写一个元数据)** @return*/public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){return metaData;}}二、数据加工业务处理//注意:我这个是(银企直联)NC在线查询银行数据的代码,不用完全参照//我这里就举例(票据池额度查询)package nc.impl.fbm.paperbill.query;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import nc.bs.fbm.paperbill.PaperBillService;import mon.NCLocator;import nc.itf.fbm.paperbill.query.IFbmQueryPaperBillService;import nc.itf.fbm.paperbill.query.QueryPaperBillInfoService;import nc.itf.fbm.paperbill.query.QueryPaperPoolLimitService;import nc.itf.obm.paperbill.query.IObmQueryPaperBillService;import nc.pub.smart.data.DataSet;import nc.pub.smart.metadata.Field;import nc.pub.smart.metadata.MetaData;import nc.vo.fbm.paperbill.constant.PaperBillFbmOrderType;import nc.vo.obm.paperbill.constant.PaperBillObmConstant;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillInfoVO;import nc.vo.obm.paperbill.query.PaperBillPoolVO;import nc.vo.pub.BusinessException;import nc.vo.pub.query.ConditionVO;import com.ufida.dataset.IContext;import com.ufida.report.anareport.FreeReportContextKey;/**票据信息查询/票据池额度查询接口实现类** @author 温燕荣WYR* @date 2014-04-15*/public class FbmQueryPaperBillServiceImpl extends PaperBillService implements IFbmQueryPaperBillService{private IObmQueryPaperBillService iObmQueryPaperBillService;//这一步可以不需要去理解,当不存在就可以了private static String billfunc= PaperBillObmConstant.PAPERQUERY;/*** 票据池额度查询* @param context* @return* @throws BusinessException*/@Overridepublic DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception {//获取查询条件值ConditionVO[] conditionvos=(ConditionVO[]) context.getAttribute(FreeReportContextKey.KEY_REPORT_QUERYCONDITIONVOS);DataSet resultDataSet = new DataSet();HashMap<String,String> hashmap=new HashMap<String, String>();//获取查询条件(key,值)对应if(conditionvos!=null&&conditionvos.length>0){//执行了查询for(ConditionVO conditionvo:conditionvos){hashmap.put(conditionvo.getFieldCode(), conditionvo.getValue());}//这一步可以不需要去理解,当不存在就可以了Stringbanktype=getbanktype(hashmap.get(PaperBillPoolVO.QUERY_ACCTNO));//这一步可以不需要去理解,当不存在就可以了//根据当前界面VO获取银行的信息类createBankInfoClass(banktype,billfunc,PaperBillFbmOrderType.QUERYBILLPOOLLIMIT) ;/**这一步是获取查询条件值组装成查询vo(自己新建一个VO【PaperBillPoolVO】,记得加*上必须字段pk_org和orgname,前者是PK查询使用,后者是显示名称,初始化字段类里*面也必须有),我这里是按照不同银行动态调用各个handler*///组装发送指令VOPaperBillPoolVOpoolvo=(PaperBillPoolVO)abstractBankInfo.getQueryBankHandlerClass(abstractBankInfo).chan geQueryPaperBillPoolVO(hashmap);//查询条件值可能要先暂存,待返回数据集再把对应查询条件值设值回去,不然查不出数据//也就是查询条件是什么值,最终结果集对应的查询字段值也必须是什么值//看需求,报表字段有的时候需要建两种,一种是查询,一种是显示结果,进行分开//这一步是报表数据逻辑处理//发送查询指令业务接口PaperBillPoolVO[] paperBillPoolVOs = null;paperBillPoolVOs=getiObmQueryPaperBillService().queryPaperBillPoolLimit(new PaperBillPoolVO[]{poolvo});//获取报表查询条件之后经过一些业务处理后返回的最终结果数据//接收发送指令返回数据,进行数据转换,返回报表界面//把处理好的结果,可以是返回ArrayList或者对象数组PaperBillPoolVO[]resultDataSet =getPjcAmtRstProcessData(paperBillPoolVOs); //结果转换成DataSet }else{//没有执行查询MetaData metaData = QueryPaperPoolLimitService.getPJCAmtrMetaData();resultDataSet.setMetaData(metaData);}return resultDataSet;}//下面就是把转换成报表显示数据DataSet格式,这里是固定的换个VO就能用/*** 票据池额度查询* 银行返回的指令VO数据*转换成报表显示数据DataSet*@author 温燕荣WYR*@date 2014-4-17*@param paperBillPoolVOs*@return* @throws BusinessException*/public DataSet getPjcAmtRstProcessData(PaperBillPoolVO[] paperBillPoolVOs)throws BusinessException{DataSet resultDataSet = new DataSet();MetaData metaData = QueryPaperPoolLimitService.getPJCAmtrMetaData();resultDataSet.setMetaData(metaData);if (paperBillPoolVOs == null || paperBillPoolVOs.length== 0) {return resultDataSet;}Field[] fields = metaData.getFields();List<Object[]> reportList = new ArrayList<Object[]>();for (PaperBillPoolVO vo : paperBillPoolVOs) {if(vo==null){continue;}Object[] rowData = new Object[fields.length];for (int k = 0; k < fields.length; k++) {String fldName = fields[k].getFldname();rowData[k] = vo.getAttributeValue(fldName);}reportList.add(rowData);}resultDataSet.setDatas(reportList.toArray(new Object[0][fields.length]));return resultDataSet;}//从这里到最后面的代码不用去理会了/*** @param iObmQueryPaperBillService 要设置的iObmQueryPaperBillService*/public void setiObmQueryPaperBillService(IObmQueryPaperBillService iObmQueryPaperBillService) {this.iObmQueryPaperBillService = iObmQueryPaperBillService;}/*** @return iObmQueryPaperBillService*/public IObmQueryPaperBillService getiObmQueryPaperBillService() {if(iObmQueryPaperBillService==null){iObmQueryPaperBillService=NCLocator.getInstance().lookup(IObmQueryPaperBillService. class);}return iObmQueryPaperBillService;}//根据银行账户子户PK获取银行代码,如:工商银行00015 icbcpublic String getbanktype (String banktype) throws BusinessException{String nbanktype=banktype;if(nbanktype!=null){if(nbanktype.indexOf(",")!=-1){throw new BusinessException("[账号]不能多选!");}nbanktype=getPaperBillHandler().getNetbankinftpCodeByAccount(nbanktype);return nbanktype;}return null;}}三、语义模型-XX(预置、集团、全局)设置1.新建一个语义模型文件,来到【语义模型设计器】界面,第一步“选择表”。

语义模型扩展方案

语义模型扩展方案

语义模型扩展⽅案语义模型扩展⽅案By 边传猛⽬录1语义函数扩展 (2)1.1接⼝ (2)1.2实现 (3)1.3配置⽂件 (4)2脚本规则扩展 (5)2.1接⼝ (6)2.2实现 (7)2.3配置⽂件 (7)2.4使⽤ (8)3语义提供者扩展 (9)3.1接⼝ (9)3.2实现 (11)3.3配置⽂件 (13)3.4使⽤ (14)4数据加⼯使⽤ (15)4.1概念 (15)4.2定位 (15)4.3执⾏原理 (16)4.4使⽤ (16)4.5常见问题 (18)5元定义驱动扩展 (18)5.1接⼝ (19)5.2实现 (20)5.3配置⽂件 (20)5.4使⽤ (21)1语义函数扩展语义模型⽀持对其函数进⾏扩展,⽤户可以根据业务需求扩展⾃定义函数。

⾃定义函数和预置函数在使⽤上相同,可⽤于字段表达式、语义脚本、筛选表达式、关联表达式等处。

1.1接⼝根据函数接⼝(nc..nticCommand)实现⾃定义函数。

类图⽰意如下:接⼝中API如下:1.2实现对于⼀般函数,可直接实现nc..nticCommand。

对于数据库类型函数,可继承nc..eCommand,实现以下三个接⼝⽅法:public abstract String getMSSQLValue(Object[] params);public abstract String getOrclValue(Object[] params);p ublic abstract String getDB2Value(Object[] params);1.3配置⽂件默认配置⽂件路径为${NC_Home}/resources/smart/function_。

为⽅便各模块扩展函数,在开发环境下,配置⽂件存放位置为各模块resources下的smart ⽬录:${NC_Project}/resources/smart/function_${模块号}.xml如总帐项⽬扩展配置⽂件路径为:gl/resources/smart/function_gl.xml这样在安装盘中,各模块的扩展配置⽂件将都在NC_HOME/resources/smart/⽬录中。

语义关联模型

语义关联模型

语义关联模型1. 引言语义关联模型是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的一个重要任务,旨在判断两个句子之间的语义关系。

在计算机科学领域中,语义关联模型被广泛应用于问答系统、信息检索、机器翻译等任务中。

本文将从定义、应用、模型和评估等方面对语义关联模型进行全面详细的介绍。

2. 定义语义关联模型是指通过计算两个句子之间的相似度或相关性来判断它们之间的语义关系。

语义关联模型的输入通常是两个句子,输出是一个表示语义关系的分数或标签。

语义关系可以分为多种类型,例如同义关系、蕴含关系、矛盾关系等。

3. 应用语义关联模型在自然语言处理中有着广泛的应用。

3.1 问答系统问答系统是指通过计算机程序回答用户提出的问题。

在问答系统中,语义关联模型可以用于判断用户问题与已有问题的相似度,从而找到与用户问题最相似的已有问题的答案。

3.2 信息检索信息检索是指通过计算机程序从大量的文本中找到与用户查询相关的文档。

语义关联模型可以用于计算查询与文档之间的相似度,从而提高信息检索的准确性和效率。

3.3 机器翻译机器翻译是指通过计算机程序将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。

语义关联模型可以用于判断源语言句子与目标语言句子之间的语义关系,从而提高翻译的质量。

4. 模型语义关联模型可以基于传统的机器学习方法或深度学习方法进行建模。

4.1 传统机器学习方法传统机器学习方法中常用的特征包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

这些特征可以表示句子的语义信息。

传统机器学习方法通常使用支持向量机(SupportVector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest)等算法进行分类或回归。

4.2 深度学习方法深度学习方法在语义关联模型中取得了显著的成果。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和Transformer等。

ncc 语义模型 查询条件

ncc 语义模型 查询条件

ncc 语义模型查询条件
NCC语义模型是一种用于自然语言处理的模型,它可以用于各
种文本相关的任务,包括文本分类、语义匹配、命名实体识别等。

在查询条件方面,NCC语义模型可以应用于以下几个方面:
1. 文本分类,NCC语义模型可以根据查询条件对文本进行分类,例如将文本分为正面评价和负面评价,或者按照主题进行分类。

2. 语义匹配,NCC语义模型可以根据查询条件来进行语义匹配,例如在问答系统中,根据用户的问题来匹配最相关的答案。

3. 命名实体识别,NCC语义模型可以根据查询条件来识别文本
中的命名实体,例如人名、地名、组织机构名等。

4. 情感分析,NCC语义模型可以根据查询条件对文本进行情感
分析,判断文本所表达的情感倾向,如积极、消极或中性。

5. 关键词提取,NCC语义模型可以根据查询条件从文本中提取
关键词,帮助用户快速了解文本的主题和重点内容。

总的来说,NCC语义模型在查询条件方面可以帮助用户更准确、高效地处理和理解文本数据,提高文本处理的效率和准确性。

希望
以上回答能够满足你的需求。

语义数据建模

语义数据建模

语义数据建模语义数据建模是指将语义信息进行抽象和描述,将其转化为计算机可处理的数据模型的过程,其目的是为了更好地支持语义搜索、数据挖掘、自然语言处理等应用。

语义数据建模的关键在于如何统一地表示复杂的语义关系,以及如何将这些关系转化为计算机可处理的形式。

语义数据建模涉及到多个方面的知识,如本体论、认知语言学、领域知识、数据库等。

其中,本体论是语义数据建模的核心理论,它提供了一个形式化的描述语义知识的工具。

通过本体,我们可以描述实体、关系、属性等概念,在构建语义数据模型时,本体提供了统一的元语言和命名空间,保证了不同领域和不同组织之间的语义相容性和互操作性。

在语义数据建模中,常用的本体语言包括OWL、RDF/S、RDFS等。

不同的本体语言具有不同的优缺点,在选择本体语言时需要考虑应用的需求、本体库的复杂程度、以及本体的可扩展性等因素。

语义数据建模的过程一般包括以下几个步骤:1. 定义本体本体是语义数据建模的基础,它描述了实体、关系、属性等语义概念。

本体的定义应该清晰、准确、可重用。

在定义本体时,需要考虑应用场景、数据源、模型的粒度等因素。

2. 构建本体库本体库是组织和管理本体的系统,它包含了一组本体、实例数据以及推理规则等。

本体库可以被多个应用程序和系统共享,从而实现语义数据的互操作性。

3. 实例化本体实例化本体是将抽象的本体概念具体化,生成实例数据的过程。

实例数据是语义数据建模的核心,它描述了真实世界中的实体、关系和属性等。

实例化本体的过程需要考虑数据来源、数据结构、数据粒度等因素。

4. 推理推理是语义数据建模的关键环节,它基于本体和实例数据推导出新的语义关系。

推理可以使得语义数据更加精细化、一致化、准确化,进而增强语义数据的应用能力。

5. 应用语义数据建模的最终目的是为应用程序和系统提供语义数据支持,解决数据集成、数据查询、知识发现等问题。

应用方面的需求将决定语义数据建模的粒度、丰富度和实时性等。

自然语言处理 语义模型

自然语言处理 语义模型

自然语言处理语义模型自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中一门关注人类与计算机之间自然语言交互的学科。

在NLP中,语义理解是其中一个重要的研究领域。

本文将重点讨论自然语言处理中的语义模型。

语义模型是指用于处理自然语言中词语和句子的语义关系的模型。

它可以帮助计算机理解和解释人类语言的含义,从而实现更智能化的对话和信息处理。

语义模型通常基于语言学和统计学的原理进行构建。

在语义模型中,词语的上下文信息被用来推断其含义,从而建立起词语之间的语义关系。

常用的语义模型包括词向量模型(Word Embedding)、语义网络模型(Semantic Network)、语义角色标注模型(Semantic Role Labeling)等。

词向量模型是一种常用的浅层语义模型,它通过将词语映射到高维向量空间中来表示其语义关系。

在这个向量空间中,词语的相似性和关联性可以通过向量之间的距离和夹角来衡量。

常见的词向量模型有Word2Vec和Glove等。

语义网络模型是一种基于图结构的语义表示方法,它将词语和概念之间的关系以图的形式进行建模。

在语义网络模型中,节点代表词语或概念,边表示它们之间的关系。

通过网络上的路径和节点之间的连接,可以推导出词语之间的语义关系。

语义角色标注模型是一种用于识别句子中各个词语在语义角色结构中的角色的模型。

在句子中,每个词语都扮演着不同的角色,比如施事者、受事者、时间、地点等。

语义角色标注模型通过识别这些角色,可以更准确地理解句子的语义。

除了以上提到的语义模型,还有许多其他的模型和算法可以用于语义理解。

例如,基于深度学习的语义模型如循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和注意力机制(Attention Mechanism)等,可以在自然语言处理中取得出色的效果。

总而言之,语义模型在自然语言处理中扮演着重要的角色,它们可以帮助计算机更好地理解和解释人类语言的含义。

语义相似度模型

语义相似度模型

语义相似度模型
语义相似度模型是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。

它主
要用于衡量两个文本之间的相似程度,从而实现文本匹配、信息检索
等应用。

目前,常见的语义相似度模型包括基于词袋模型的余弦相似度、基于Word2Vec算法的词向量余弦相似度、基于BERT预训练模型的句子级别和段落级别语义匹配等。

在实际应用中,语义相似度模型
可以广泛应用于搜索引擎优化、智能客服问答系统、情感分析等场景。

例如,在智能客服问答系统中,通过计算用户提出问题与已有知识库
中问题之间的语义相似度,可以快速找到最相关且准确回答用户问题
的知识点。

除了以上提到的常见方法外,还有一些新兴技术正在逐渐
崭露头角。

例如,在2020年NLPCC会议上发布了一篇名为《Multi-Granularity Interaction Network for Chinese Sentence Semantic Matching》论文,该论文提出了一种多粒度交互网络(MGIN)来解决汉语句子级
别匹配任务,并取得了不错效果。

总体来说,随着人工智能技术不断
发展和进步,在未来我们将看到更多更高效更准确地语义相似性计算
方法涌现出来,并且这些方法将会被广泛运用在各个领域当中。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
}
}
三、
1.新建一个语义模型文件,来到【语义模型设计器】界面,第一步“选择表”。(如果不会说明你好高骛远);
注意:字段编码与字段表达式,不能修改!
2.报表字段,这里就全选,不用显示的自由报表不设置显示就行:
自由报表设计就不用说了,自己去琢磨。
四、
1.数据加工做语义模型跟语义脚本(直接写SQL)有点不一样:
报表语义模型(数据加工
数据加工方式:1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet;3.返回数据表。
实现方式基本一致,查询业务处理接口的定义:
package票据信息查询/票据池额度查询接口
*
* @author温燕荣WYR
* @date 2014-04-15
package票据池额度查询入口类
*
* @author温燕荣WYR
* @date 2014-04-15
*/
public class QueryPaperPoolLimitService {
private static final MetaData metaData;
public QueryPaperPoolLimitService(){
*/
public interface IFbmQueryPaperBillService {
/**
*票据信息查询
* @param context
* @return
* @throws BusinessException
*/
public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception;
return metaData;
}
}
二、
hangeQueryPaperBillPoolVO(hashmap);
ueryPaperBillPoolLimit(new PaperBillPoolVO[]{poolvo});
etFldname();
rowData[k] = (fldName);
}
(rowData);
setPrecision(resultDataSet);
return resultDataSet;
}
etFields()) {
if () == {
(300);
}
}
}
/**
*获得票据池额度元数据(相当于代码写一个元数据)
*
* @return
*/
public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){
}
(new Object[0][]));
return resultDataSet;
}
ookup;
}
return iObmQueryPaperBillService;
}
etNetbankinftpCodeByAccount(nbanktype);
return nbanktype;
}
return null;
数据加工查询模版查询条件字段直接写语义模型里面的字段编码,而语义脚本方式查询模版查询条件字段必须是填写语义模型里面的字段表达式,接下来的其他操作跟使用元数据做报表的步骤是一致的。
super();
}
/**
*获得结果集
*
* @param context报表界面查询传进来的参数(查询条件=值,系统一些默认参数等)
* @return
*/
public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception {
ookupDataSet resultDataSet = (context);
/**
*票据池额度查询接口
* @param context
* @return
* @throws BusinessException
*/
public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception;
}
2.数据加工入口类,初始化报表字段
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