语义模型红皮书
语义计算模型
语义计算模型
语义计算模型是自然语言处理领域中的一个核心概念，它致力于理解和解释文本数据的深层含义。
这种模型不仅关注文本的表面结构，还深入挖掘词汇、短语和句子之间的内在联系，以及它们在特定上下文中的意义。
语义计算模型的核心在于建立一种能够模拟人类理解语言过程的计算框架。
这通常涉及对大量文本数据的学习和分析，以提取出语言使用的模式和规律。
这些模式随后被编码成数学模型，使得计算机能够模拟人类对语言的理解和应用。
为了实现这一目标，研究者们采用了多种方法和技术。
其中，深度学习技术，特别是神经网络模型，已成为语义计算的重要支柱。
这些模型通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，用于捕捉文本中的语义信息。
此外，知识图谱和语义网等概念也为语义计算模型提供了有力支持。
知识图谱将现实世界中的实体、概念及其关系表示为网络结构，为计算机提供了理解文本的丰富背景知识。
而语义网则致力于创建一个能够共享和交换网络知识的通用框架，进一步推动了语义计算模型的发展。
总的来说，语义计算模型是一个复杂而强大的工具，它结合了多种技术和方法，旨在使计算机能够更深入地理解人类语言。
随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的语义计算模型将在更多领域发挥重要作用，为人类带来更加智能和便捷的服务。
ASN编码规则详解最
国际标准组织（ISO – International Organization for Standardization）于 1946 年 在美国成立，其负责制定众多领域的国际标准；但除电气、电子和电子工艺领域外，这些主要是 IEC（International Electrotechnical Commission）负责。
些组织可以参加讨论，提出议案，但不能参加投票。
Figure 1-5 ISO 组织结构 如 Figure 1-5 所示，ISO 共分为 172 个技术委员会 Technical Committee （TC）负责相应 标准化领域。 所有议题都在子委员会 SubCommittees 中共享，Subcommittee 又分为工作组 Working Groups（WG）。 到 1987 年，著名的 OSI 标准就是 TC97 的成果，称之为“Telecommunications and Information Exchange Between Systems”。在 1987 年，ISO 和 IEC 两个标准化组织一致认为都应当关注信 息技术 Information Technology，因此成立了一个联合技术委员会称为 JTC1。JTC1 的秘书处由 ANSI 负责。
UNIVERSAL 8 外部类型和类型实例 UNIVERSAL 9 实数类型 UNIVERSAL 10 枚举类型 UNIVERSAL 11 嵌入的 pdv 类型 UNIVERSAL 12 UTF8 字符串类型 UNIVERSAL 13 相关对象标识符 类型 UNIVERSAL 14-15 保留给本建议的以后版本和国际标准使用 UNIVERSAL 16 序列和类型序列 UNIVERSAL 17 集合和类型的集合 UNIVERSAL 18-22, 25-30 字符串 类型 UNIVERSAL 23-24 时间 类型 UNIVERSAL 31-... 保留给本建议以外的类型和国际标准使用 ASN.1 还能够定义如下的数据结构类型： 结构 ( SEQUENCE ), 列表 ( SEQUENCE OF ), 类型选择 ( CHOICE ), 等等
大规模语言模型开发基础与实践_随笔
《大规模语言模型开发基础与实践》阅读记录目录一、基础知识篇 (2)1.1 语言模型的基本概念 (2)1.2 大规模语言模型的发展历程 (4)1.3 语言模型的评估指标 (5)二、模型构建篇 (6)2.1 基于统计的语言模型 (7)2.2 基于深度学习的语言模型 (8)2.3 预训练语言模型的兴起与发展 (9)三、实践应用篇 (9)3.1 文本分类任务中的应用 (10)3.2 机器翻译任务中的应用 (11)3.3 情感分析任务中的应用 (12)3.4 自然语言推理任务中的应用 (13)四、优化与创新篇 (14)4.1 模型优化技巧 (15)4.2 模型创新思路 (16)4.3 模型部署与应用 (18)五、未来展望篇 (19)5.1 大规模语言模型的发展趋势 (20)5.2 语言模型与人工智能的融合 (22)5.3 语言模型的伦理与安全问题 (23)一、基础知识篇我们还介绍了一些常用的语言模型评估指标，如困惑度(Perplexity)。
这些指标可以帮助我们衡量模型的性能，并为后续的优化提供参考。
我们简要介绍了一些与大规模语言模型开发相关的技术和工具，如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及Hugging Face等开源NLP库。
这些工具为我们提供了强大的计算能力，使得大规模语言模型的开发变得更加便捷。
1.1 语言模型的基本概念在阅读《大规模语言模型开发基础与实践》这本书的第一章时，我对语言模型的基本概念有了更深入的了解。
语言模型是一种对自然语言现象的抽象表示，通过对语言数据的统计和分析，模拟人类语言的生成过程。
语言模型的主要功能包括语义理解、文本生成、机器翻译等，广泛应用于自然语言处理的各种任务中。
语言模型的发展历程经历了多个阶段，从早期的基于规则的语言模型，到后来的基于统计的语言模型，再到现在的深度学习神经网络语言模型。
这些模型在不同的历史时期都起到了重要的作用，推动了自然语言处理技术的发展。
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。
中英颜色词语义对比与翻译
中英颜色词语义对比与翻译作者：黄理坚来源：《经济研究导刊》2010年第07期摘要:由于英汉两种文化和历史背景的不同,颜色词的含义存在较大的差异。
译者应该充分考虑英汉文化的心理活动与特定历史背景和社会习俗以及英汉颜色词错位现象,以便正确地理解颜色词的意义,达到更好地把握和运用颜色词的目的。
关键词:英语;汉语;颜色词;文化;翻译中图分类号:H059文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)07-0210-02一、引言世界上几乎每一个民族都有自己独特的语言理解和思维方式,英汉两个民族也不例外,在观察、理解与思维方式上都存在着一定的差异。
对同一事物,往往理解不同,而产生语言表达方式的差异。
这些丰富多彩的表达方式与纷繁复杂的习惯差异是由于汉民族文化与英美文化之间存在着民族历史、社会制度、思维方式宗教信仰等因素的影响,在特定的环境下,基本意思相同的颜色词对不同的民族而言表达的却是截然不同的含义。
颜色与我们的生活密切相关,正是颜色词为我们描绘色彩斑斓的生活提供了语言工具。
各民族用来表达物理属性的颜色词大都是一致的。
但是,在不同语境下,颜色词的语义有时会造成英汉语言表达的极大差异。
翻译理论家奈达认为,翻译中出现的最严重的错误往往不是因为词语表达不当所造成的,而是因为错误的语言假设所造成的。
由此可见,只有了解英汉文化的背景知识,掌握颜色词在两种语言的深层含义,才不会造成误译。
二、英汉颜色词差异对比1.表示心理活动的颜色词的差异。
在英汉文化里,颜色词都可以产生出联想意义,用来表达人的思想、情感和对事物的看法等等。
在英语中,不少表示颜色的词在描述人的心理活动时有许多隐喻。
我们只有了解这些,才能正确地把握话语的意思。
例如,Mr. Brown is a very white man .He is looking rather green the other day. He has been feeling blue lately. When I saw him,he was in a brown study.I hope he’ll be in the pink again.短短一段话,竟含有五个颜色词,它们无一不体现着颜色词的隐喻功能。
ASN.1编码规则详解
ITU 有 5 个常设组织，其中一个为 CCITT（Consultative Committee on International Telephony and Telegraphy）负责电信网络，如有线传输语音，数据和电视。在 1992 年 ITU 重 组后，CCITT 成为了 ITU-T（ITU-Telecommunication Standardization Sector）。
1989 年 CCITT 发布了两个文档 X.208（ASN.1）和 X.209（BER）来替代 X.409 建议。其中 很多新特性是由 JTC 1 引入的：subtypes, floats (REAL type), pointers (ANY DEFINED BY type) and the default tagging modes (IMPLICIT TAGS and EXPLICIT TAGS)。他们这套 X.200 系列 称为“General OSI Infrastructure”，表示 ASN.1 成为应用层一种独立的描述语言。
linguistic code model 语言学
linguistic code model 语言学
语言学中的语言代码模型（linguistic code model）是一种用于描述语言结构和规则的理论模型。
它将语言看作是一种由符号和规则组成的系统，通过这些符号和规则来表达意义。
语言代码模型的核心概念是语言的生成性（generativity），即人们可以通过有限的词汇和规则生成无限的句子。
语言代码模型通常包括以下几个组成部分：
1. 词汇：语言中的词汇是指用于表达意义的基本单位，例如单词、短语等。
2. 语法：语法是指语言中用于组织词汇的规则，例如句子结构、词序、时态等。
3. 语义：语义是指语言中词汇和句子所表达的意义，包括词汇的词义和句子的语义关系等。
4. 语用：语用是指语言在实际使用中的规则和限制，例如语言的语境、说话人的意图等。
语言代码模型的研究旨在揭示语言的本质和规律，为语言的学习、理解和生成提供理论基础。
同时，语言代码模型也被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域。
语义数据模型名词解释
语义数据模型是一种用于表示和处理数据的模型，它强调数据之间的语义关系，即数据的含义和关联。
这种模型有助于更好地理解数据，使计算机系统能够更智能地处理和分析信息。
以下是对语义数据模型中一些关键名词的解释：1. 语义（Semantic）：语义是指词语、符号或数据的含义。
在语义数据模型中，强调数据的语义是关键，以确保数据不仅仅是存储的一堆字节，而且有实际的含义和理解。
2. 数据模型（Data Model）：数据模型是对数据组织、存储和操作的一种抽象描述。
语义数据模型定义了数据的结构、关系和语义，以更好地反映现实世界中的概念和关联。
3. 三元组（Triple）：语义数据模型通常使用三元组的结构来表示数据，其中包含了主语（Subject）、谓语（Predicate）和宾语（Object）。
这种结构可以表示主语和宾语之间的关系，而谓语则描述了这种关系的性质。
4. RDF（Resource Description Framework）：RDF是语义数据模型的一种标准表示方法，用于描述网络上的资源。
RDF使用三元组来表示资源之间的关系，其中资源通过统一资源标识符（URI）进行标识。
5. OWL（Web Ontology Language）：OWL是一种用于表示本体的语言，本体是一种形式化的共享知识的方式。
在语义数据模型中，本体被用于定义实体之间的关系，以及对实体属性和行为的约束。
6. SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）：SPARQL是一种用于查询RDF数据的标准查询语言。
通过SPARQL，可以从语义数据模型中检索出符合一定条件的数据，实现对语义数据的灵活查询。
7. 本体（Ontology）：在语义数据模型中，本体是对领域中概念和关系的形式化描述。
它定义了领域内实体之间的关系，有助于更好地理解和组织数据。
8. 语义网（Semantic Web）：语义网是一种建立在语义数据模型基础上的网络，旨在使信息更容易被理解和共享。
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用友软件股份有限公司商业分析平台语义模型红皮书版本：V6.0.0.20120227目录一、前言 (3)1.概念 (3)2.定位 (3)二、结构 (3)1.应用模型 (3)2.语义模型 (4)a) 定义形态 (4)b) 执行流程 (6)c) 数据形态 (6)3.语义提供者 (7)a) 接口 (7)b) 扩展 (9)4.函数 (13)a) 函数解析 (13)b) 函数扩展 (13)5.参数 (15)a) 参数定义 (16)b) 参数引用 (16)c) 参数设置 (16)6.宏变量 (18)7.描述器 (19)8.数据加工 (20)9.物化策略 (23)10.复合语义模型 (24)11.语义上下文 (28)三、语义模型的管理 (31)1.对象管理 (31)2.环境配置 (34)四、功能扩展 (41)1.扩展语义提供者 (41)2.扩展业务函数 (42)3.使用数据加工 (42)4.自定义执行策略 (42)五、附录 (43)1.入门 (43)2.语义模型API (48)3.语义函数 (50)4.其他函数 (50)5.脚本引擎 (52)6.针对查询引擎的改进 (52)一、前言1.概念SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。
2.定位语义模型把面向技术的数据，组织成面向业务的数据，供业务人员查询分析使用二、结构1.应用模型上图为语义模型应用结构图。
语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。
2.语义模型定义形态下图展示了语义模型的内部结构，语义模型SmartModel语义提供者Provider 首选项Preferences元数据MetaData描述器Descriptor语义模型主要由以下几部分构成：1.1元数据元数据是指描述数据的数据，是为了外界使用数据而对数据本身含义的阐述。
拿我们最常见的二维数据（行列结构）举例来说，如果只有这些行列结构的数据，对我们来说这将毫无意义。
因为我们无法知道哪一列的数据代表什么含义，无法知道如何操作这些数据，更别提由这些数据分析出有用的信息。
反过来，如果针对这些数据指定了元数据，我们就可以了解哪一列代表的业务含义，并且知道该列的数据类型、长度、精度等。
这样，我们就能对这些数据进行加工处理，分析提取出有价值的信息。
同理，语义模型的元数据是对执行语义模型后获取的二维数据的描述。
元数据针对结果数据的每一列都提供了下列信息：数据类型、字段显示名、字段名、备注、长度、精度等。
有了这些信息，我们就能知道在业务应用中该如何使用语义模型。
1.2语义提供者语义提供者，表述了一类取数方式，或者说如何提供数据的方式。
在语义模型中，语义提供者负责把一类业务取数过程以语义脚本的形式描述出来。
为了能更好的理解这个概念，我们可以打这样一个比方：NC元数据、数据仓库、报表数据、总账数据等这些可提供数据的对象好比“数据水源”，而语义提供者好比“水泵”，语义模型好比“抽水机”。
每种“数据水源”只支持特定的“水泵”来抽取数据。
我们有了一种语义提供者“水泵”，就能抽取其对应的“数据水源”里的数据。
语义模型中能指定多个语义提供者，就相当于“抽水机”挂接了多个“水泵”，我们就能从多个不同类型的“数据水源”来抽取数据。
语义提供者负责抽取数据，同时对外提供元数据来描述这些数据。
语义提供者的元数据一般是在语义模型内部使用。
更多细节以及语义提供者的扩展说明参见章节《语义提供者》。
1.3描述器描述器是指对数据操作的描述，例如：过滤、排序、分页、汇总等。
在语义模型中，描述器表述了对语义提供者抽取的数据的加工处理过程。
更多细节参见章节《描述器》。
1.4首选项语义模型中的首选项包括三类数据：参数、宏变量、配置项。
下面将分别介绍：1.4.1参数参数是模型中代表动态信息的元素,用于响应用户的输入。
参数给用户提供了控制模型执行过程的机会。
更多细节参见章节《参数》。
1.4.2宏变量宏变量与参数类似，区别是，参数在模型执行时需要用户输入值；而宏变量不需要与用户交互，系统后台会根据上下文计算该值。
更多细节参见章节《宏变量》。
1.4.3配置项配置项用于控制语义模型的执行方式。
执行流程语义模型的执行流程如下图所示：语义提供者:NC 元数据QDI 元数据业务数据语义模型...语义函数:smart()report()parameter()macro()...语义模型执行过程可分为以下步骤： 第一步：语义模型脚本化语义模型中的对象结构将转变为字符串形式的语义脚本。
第二步：脚本对象化通过脚本引擎把语义脚本解析为脚本模型，即把字符串形式的脚本 对象化。
第三步：脚本模型翻译为SQL基于脚本模型，处理其中的语义函数，把脚本模型翻译为标准SQL 语句。
运行态描述器会在这一步被处理。
第四步：执行sql ，把结果集封装为DataSet ，返回DataSet 。
由于运行态描述器的存在，每次执行语义模型时获取的最终sql 都是不同的，但是，语义模型本身对应的脚本模型是相同的。
基于性能考虑，我们可以把语义模型对应的脚本模型缓存起来。
这样一来，只有第一次执行语义模型时，我们需要完整执行上述四个步骤，接下来的每次执行，我们只需取得该缓存的脚本模型，再做第三、四步的处理即可。
数据形态语义模型提供的数据可以以两种形态存在：数据集DataSet 、数据表DbTable 。
从数据流转的角度来说，语义模型代表了一种取数管道，数据可以从管道中抽取出来。
数据集DataSet 代表了内存中的数据，或者说，数据在内存中以数据集DataSet 为载体。
数据表DbTable 代表了数据库中的数据，或者说，数据在数据库中以数据表DbTable 为载体。
语义模型、数据集、数据表 这三者之间还存在互相转换的关系，下图形象的展示了这点：如果把数据集中的当前数据持久化到数据库中，数据就以数据表的形式存在；把数据从数据库中加载到内存中，就完成了数据表到数据集的转换；数据表可以以语义提供者的形式构成语义模型，完成数据从数据表到语义模型的流转；并且，语义模型经由视图化执行，最终的结果集将以数据表的形式呈现。
数据在不同形态间流转时，改变的是数据载体，不变的数据本身的结构，即元数据。
3.语义提供者语义提供者，表述了一类取数方式，或者说如何提供数据的方式。
在语义模型中，语义提供者负责把一类业务取数过程以语义脚本的形式描述出来。
a)接口语义提供者包括NC元数据、DW元数据、以及语义脚本和业务代码扩展提供者。
提供总帐、HR、供应链、报表等业务数据扩展。
其整个体系结构可由下图表示：SQL的应以提供二维其中，Provider是语义提供者的接口；SemanticProvider是基础扩展抽象类，对能把取数过程以脚本形式描述的语义提供者可继承此类；SemanticDataProvider是语义数据扩展抽象类，对不能以脚本形式描述取数过程，只能提供二维数据的提供者，可继承此类。
SemanticSqlProvider适用于提供者在运行时根据执行环境context返回不同取数sql与SqlProvider的区别在于：SqlProvider的sql结构在定义态已经确定；SemanticSqlProvider是在运行时，经过一系列业务处理，返回最终取数sql.上述图中，蓝色代表具体实现类。
通过以上的介绍我们可以得知，Provider定义了语义提供者的接口规范，SemanticProvider、SemanticDataProvider、SemanticSqlProvider则是我们具体实现提供者时要继承的抽象类。
现对这四个类的主要接口做重点介绍。
Provider●SemanticProvider●SemanticDataProvider●SemanticSqlProviderb)扩展前面介绍了语义提供者的整个体系结构，现在我们拿一个具体例子来讲解如何实现一个语义提供者。
我们以比较简单的“数据表”这类取数方式来做示例。
扩展语义提供者可分为以下三步：i.实现语义提供者类由前文介绍，我们知道实现一个提供者有三种方式：1.继承SemanticProvider：能把取数过程以脚本形式描述的语义提供者可继承此类我们现以数据表提供者为例来讲解如何以此种方式实现语义提供者。
数据表提供者对应的实现类为：DbTableProvider，该类继承于SemanticProvider，实现了接口provideMetaData(SmartContext context) ，provideScript(SmartContext context)。
数据表提供者，是把NC元数据底层数据模型中的一张表作为操作对象，从中抽取数据。
其在语义模型中的操作是这样的：在上级“模块”目录上选中模块“平台”，展开后在子节点上选中“sm_user”这张表。
在数据表提供者DbTableProvider中，我们只需要存储一条信息：表名。
这些信息可以看做取数过程的业务描述，接下来我们做的就是把这些业务描述转换为以语义模型中的概念来进行描述。
实现provideMetaData(SmartContext context)接口：有了表名信息，我们就可以把其列信息拿到，列Column解析为字段Field，每列对应一个字段，多个列对应的多个字段就组合为元数据MetaData。
实现provideScript(SmartContext context)接口：数据表提供者比较简单，直接返回表名即可。
到此，我们的数据表语义提供者类就实现完毕。
2.继承SemanticDataProvider：不能以脚本形式描述取数过程，只能提供二维数据的提供者，可继承此类例如，供应链中有些查询并不能直接通过一条sql就能查出，中间可能经过一系列复杂的代码运算逻辑来构造这个结果数据，这时我们就可以继承SemanticDataProvider来实现语义提供者。
继承此类只需要实现provideData(SmartContext context)接口：在该方法中，我们编写运算逻辑，构造最终的结果数据DataSet，返回之即可。
在此我们有必要介绍下DataSet的结构。
DataSet主要包含两部分：元数据MetaData，数据容器Object[][]（即二维数组）。
Object[][]即是最终的结果数据，MetaData是对数据的描述信息，包含对应字段信息：字段名、数据类型、数据精度等。
3.继承SemanticSqlProvider：应用方式与SemanticDataProvider类似，不同在于，SemanticDataProvider最终返回二维数据，而SemanticSqlProvider返回sql语句。