2019年NC数据加工做语义模型(DOC)
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)
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(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。
常用的语义模型
常用的语义模型
语义模型通常用于自然语言处理和文本分析,以理解、解释和生成人类语言。
以下是一些常用的语义模型:
1. **词袋模型**:这是一种简单的语义模型,它将文本视为单词的集合,并使用每个单词作为特征。
2. **TF-IDF模型**:这是一种基于词袋模型的改进,通过计算每个单词的频率和逆文档频率来反映单词在文档中的重要性。
3. **Word2Vec模型**:这种模型通过训练神经网络来预测单词之间的上下文关系,从而学习单词的向量表示。
4. **BERT模型**:BERT是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够理解和生成自然语言的文本。
5. **GPT模型**:GPT是自然语言处理领域中的一种生成式预训练模型,可以生成连贯的自然语言文本。
6. **图神经网络(GNNs)**:这是一种用于处理图结构数据的神经网络,可以将文本表示为图的节点和边,并学习节点之间的语义关系。
7. **主题模型**:如LDA(潜在狄利克雷分配)等主题模型可以帮助识别文本集中的主题或概念。
8. **语义角色标注**:这种方法用于理解句子中单词之间的语义关系,如主语、谓语、宾语等。
9. **概念向量**:这种方法将概念(通常是词或短语)表示为高维向量,以便于计算它们之间的相似性和关系。
10. **知识图谱**:这是一种用于表示实体、属性和它们之间关系的
语义模型,常用于构建大规模知识库。
以上信息仅供参考,如需了解更多信息,建议查阅计算机科学和人工智能领域的专业书籍或咨询该领域专家。
完整word版,NC数据加工做语义模型
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”。
语义理解模型 训练过程
语义理解模型训练过程
语义理解模型的训练过程是一个复杂而且关键的步骤,它涉及到多个阶段和技术。
首先,我们需要准备大规模的语料库,这些语料库包含了丰富的语言数据,例如句子、段落甚至是整个文档。
这些数据需要经过预处理,包括分词、词性标注、句法分析等,以便为模型提供更丰富的信息。
接下来,我们需要选择合适的模型架构,常见的语义理解模型包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、Transformer等。
每种模型都有其优势和局限性,需要根据具体任务和数据特点来选择合适的模型。
在选择了模型架构之后,我们需要进行模型的训练。
训练过程通常包括以下几个步骤,首先是输入数据的编码与嵌入,将文本数据转换成模型可以理解的向量表示;然后是模型的参数初始化,通常采用随机初始化的方式;接着是正向传播计算,将输入数据通过模型得到预测结果;再然后是损失函数的计算,用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差距;最后是反向传播与参数更新,通过梯度下降等优化算法来调整模型参数,使得损失函数达到最小值。
在训练过程中,还需要考虑一些关键的技术,比如批量训练、学习率调整、正则化等,这些技术可以帮助模型更快地收敛并且避免过拟合。
此外,为了提高模型的泛化能力,通常还需要进行验证集的划分和模型的评估,以及超参数的调优等工作。
总的来说,语义理解模型的训练过程是一个复杂而且需要综合考虑多个因素的过程,需要结合理论知识和实践经验来进行设计和优化。
只有经过充分的训练和调优,模型才能在实际应用中取得良好的效果。
NC6X报表数据加工做语义模型(返回SQL篇)
NC6X报表数据加工做语义模型(返回SQL篇)报表语义模型(数据处理:返回SQL方法)数据处理方法:1。
返回查询语句;2.返回结果集数据集;;3.返回数据表(下次提供案例)实现方法基本相同。
您可以参考系统的原始报表语义模型(抱歉,此处不详细仅供参考)1,以及基本实现思路的概况(无详细对比和赘述)1。
首先,不管语义模型数据处理是返回任何类型的SQL、DataSet 还是TABLE,的步骤基本上是相同的。
2。
首先,根据所需的难度选择以上方法:一般数据可以通过SQL在中找到。
有时,如果找不到一两个数据,您可以选择返回SQL并为找不到的部分创建临时表。
如果它基本上是一个拼凑的检索,那么返回到数据集模式;在最后一种情况下,没有太多的标准产品用于返回TABLE场景,案例将在后面提供。
3。
数据处理必须为语义脚本定义接口和实现类。
最好确定报告属于哪个模块,创建接口和实现类,并配置接口文件UPM。
具体配置请参考模块的其他接口文件。
4.数据处理接口的参数1一般传递给com.ufida.dataset.IContext 或NC . pub . smart . context . smart context,这是报表上下文。
所有的查询参数和系统变量都放在这里,语义模型和接口中的两个上下文基本上可以相互转换,从下面的例可以看出;6。
在编写数据处理代码之前,不要考虑我是否必须配置语义模型和自由报告。
没用的!纠正先写数据处理代码的可行方式;7。
首先,你应该弄清楚报告的检索逻辑,并在头脑中写出大概的代码。
8。
确定查询条件和数据类型。
在接口实现类中定义全局变量查询条件(推荐)。
默认无分配。
便于调试代码,因为尚未使用查询模板,并且无法动态获取查询条件。
最好分配查询模板,以便以后覆盖查询变量值(数据处理报表只能作为单据查询模板分配给报表节点);9。
如果元数据列和数据类型是在数据集返回方法的接口实现类中定义的,则SQL returner没有此步骤。
NC数据加工做语义模型DOC
NC数据加工做语义模型(DOC)————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期: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”。
用友NC语义模型红皮书-2011-07
用友软件股份有限公司高级分析平台语义模型红皮书版本:V6.0.0.20100924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 (7)3.语义提供者 (7)a) 接口 (7)b) 扩展 (10)4.函数 (14)a) 函数解析 (14)b) 函数扩展 (14)5.参数 (17)a) 参数定义 (17)b) 参数引用 (17)c) 参数设置 (18)6.宏变量 (19)7.描述器 (20)8.数据加工 (22)9.物化策略 (24)10.复合语义模型 (25)11.语义上下文 (29)三、语义模型的管理 (32)1.对象管理 (32)2.环境配置 (35)四、功能扩展 (36)1.扩展语义提供者 (37)2.扩展业务函数 (37)3.使用数据加工 (37)4.自定义执行策略 (37)五、附录 (38)1.入门 (38)2.语义模型API (43)3.语义函数 (45)4.其他函数 (45)5.脚本引擎 (47)6.针对查询引擎的改进 (47)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a)定义形态下图展示了语义模型的内部结构,a)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。
语义模型
Yonyou Software Corporation
语义模型-设计器-选择表-语义脚本
语义脚本,是基于sql的脚本语言,允许使用语义函数 “标准SQL”:表示该脚本不会经过脚本引擎处理,直接提交数据库执行,其中只 支持参数、宏变量函数。 下面页签面板中列出的语义函数都可以在脚本中 使用,使用方式为,双击函数, 弹出函数设计器,完成后生成函数表达式片段。
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语义模型-设计器-选择表-元数据
基于UAP元数据业务实体进行取数,支持多级关联。 左边是模块-实体树,展开后选择业务实体; 右边是实体-属性树,存在关联的属性会继续以层级关系进行展开,支持无限极展 开,并支持勾选不同层级属性,自动生成语义模型内部的表、字段、关联关系。 注意: 通过元数据方式会自动在语义模型设计器内部生成表、关联、字段,此过程不支 持修改,后续修改只能基于表、字段来做。
语义模型-定义
定义信息包括如下属性: 编码、名称、数据源,模型。其他审计信息属性不再赘述 需要注意以下几点: 编码:语义模型定义编码是全局唯一的,不允许重复; 数据源:是指执行数据源,即取数数据源。取值范围为“数据源”节点配置的 “执行数据源”。
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应用模型
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
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内部结构
下图展示了语义模型的内部结构
元数据 MetaData
语义模型 SmartModel
语义提供者 Provider
描述器 Descriptor
首选项 Preferences
语言建模和语义建模的介绍
语言建模和语义建模的介绍全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:近年来,随着人工智能的迅猛发展,自然语言处理领域也获得了巨大的进步。
语言建模和语义建模作为自然语言处理中的两个重要内容,对于机器理解和生成语言起到了至关重要的作用。
本文将围绕着语言建模和语义建模展开介绍,分析它们的定义、应用、发展现状和未来趋势。
一、语言建模语言建模是利用统计学方法对自然语言进行建模的过程,其主要目的是为了分析文本的结构和语法规则。
语言建模的核心是预测一个句子或文字序列的下一个单词或字符,并通过这种方式来理解语言的规律和特点。
最常用的语言建模方法是n-gram模型,即基于前n个单词或字符来预测下一个单词或字符的概率分布。
通过语言建模,可以实现自然语言处理中的诸多任务,如机器翻译、语音识别、文本生成等。
在语言建模领域,深度学习技术的应用极大地提升了模型的性能。
神经网络模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和Transformer等,已经成为了解决语言建模问题的主流方法。
这些模型能够充分捕捉句子之间的上下文关系,提高了对语言规律的学习能力,从而取得了更好的预测结果。
语义建模是指对语言中的语义信息进行建模和表达的过程,其目标是理解和表达句子、文本或对话中的语义内容。
语义建模与语言建模不同,它更加关注语言中的含义和语境。
传统的语义建模方法主要包括词向量表示(Word Embedding)、语义分析、语义关系模型等技术。
随着深度学习技术的不断发展,基于深度神经网络的语义建模技术取得了巨大的突破。
如今,诸如BERT、GPT等预训练模型已经成为语义建模领域的明星模型。
这些模型利用大规模文本数据进行预训练,能够很好地捕捉句子之间的语义关系和语境信息,为各种自然语言处理任务提供了强大的基础。
三、语言建模与语义建模的关系语言建模和语义建模都是自然语言处理中的重要组成部分,二者密切相关但又有着不同的侧重点。
语言建模主要关注语言结构和规律,着重于预测下一个单词或字符,以实现文本生成、语音识别等任务;而语义建模则更注重语义信息的表达和理解,目的是准确地识别句子中的语义内容,从而实现更高级的自然语言处理任务。
语义相似度模型
语义相似度模型语义相似度模型在机器学习和计算机语言处理领域已经发展成为重要的研究课题。
语义相似度模型是指一种将语义相似性概念应用于计算机系统的模型。
它也被称为结构计算模型,因为它依赖于抽象的结构来解释输入的文本。
通过对输入文本的语义分析,这种模型可以更加有效地解决自然语言处理问题。
语义相似度模型通常由三个组件组成:检索策略、抽象模型和相似度度量。
检索策略主要用于从文档中检索相关的文本,以获取更多的信息和理解。
抽象模型通常基于特定的概念,如词义模型、话语模型和句法模型,用于从文本中抽取和表达有意义的结构。
最后,相似度度量根据给定的文本来度量其相似性,最常用的度量方法是余弦相似度。
余弦相似度是一种常用的度量方法,它通过计算两个文档之间的余弦值来表示相似度。
它假设文本向量能够反映其语义内容,并可用于描述文本之间的相似性。
这种技术能够解决NLP中传统的文本分类、聚类、排序和联想等问题。
语义相似度模型可以用于计算机科学和人工智能领域中发挥重要作用,特别是在自然语言处理中,它可以用于解决问题的分类、聚类和情感分析等问题。
例如,语义相似度模型可以用于搜索引擎中的搜索排序,以及自然语言处理相关的应用。
同时,它还可以用于推荐系统的召回和排序,以及文本挖掘等相关任务。
目前,许多研究和工程中都采用了语义相似度模型。
它们主要集中在分类、聚类、推荐系统、联想系统和文本挖掘等应用中。
在分类和聚类中,语义相似度模型可以用来检索相关文本,从而使分类和聚类更有效。
在推荐系统中,它也可以用来评估用户和商品之间的关系,从而提高推荐的准确性。
此外,语义相似度模型还可以用来进行文本挖掘,以发现文本中的潜在关系。
总的来说,语义相似度模型是一种重要的技术,它在自然语言处理领域有着重要作用,可以帮助解决许多NLP问题。
它可以应用于分类、聚类、推荐系统、联想系统和文本挖掘等应用,有助于提高系统的准确性和可用性。
虽然仍有许多挑战需要克服,但随着计算机技术的发展,语义相似度模型将会受到更多的关注和应用。
语义理解模型
语义理解模型
随着人工智能技术的不断发展,语义理解模型也成为了热门话题。
语义理解模型是指计算机对自然语言的理解能力,它可以使计算机更加准确地理解人类的语言,从而帮助人们更好地与计算机交互。
在语义理解模型中,最重要的就是语义表示的建立。
语义表示是将自然语言转化为计算机可理解的形式,这样计算机就可以通过对语义表示的处理来理解自然语言。
目前,常用的语义表示方法包括词袋模型、词向量模型等。
其中,词向量模型是最为流行的语义表示方法之一。
它是基于深度学习技术的语义表示方法,可以将单词表示为高维向量,从而在计算机中形成一个单词的向量空间。
这个向量空间可以捕捉不同单词之间的语义关系,使得计算机可以对自然语言进行更加精准的理解。
在使用语义理解模型时,常常需要利用机器学习算法进行训练。
通过不断训练,语义理解模型可以不断优化,实现更加精准的语义理解能力。
同时,训练集的选择和处理也对语义理解模型的性能起着至关重要的作用。
除了提高计算机的语义理解能力,语义理解模型还有许多其他的应用。
例如,在自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域中,语义理解模型都可以扮演重要的角色。
此外,语义理解模型还能够应用于智能客服、智慧城市等方面,提高人机交互的效率和便利度。
总之,语义理解模型的发展对于人工智能技术的发展具有重要的推动作用,随着技术的不断进步,它将在更多的领域得到应用,并为人类带来更多的便利。
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}
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