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一個(gè)語義關(guān)聯(lián)模式挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告一、項(xiàng)目概況本項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)語義關(guān)聯(lián)模式(SemanticCorrelationPattern,SCP)挖掘系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞識(shí)別、語義相似度計(jì)算、SCP挖掘及可視化等一系列處理。通過該系統(tǒng),用戶可在大量文本數(shù)據(jù)中,快速挖掘出SCP,并分析文本數(shù)據(jù)中的語義關(guān)聯(lián)模式,以達(dá)到深入掌握文本數(shù)據(jù)內(nèi)涵的目的。二、實(shí)現(xiàn)方案1.系統(tǒng)整體架構(gòu)本系統(tǒng)整體架構(gòu)采用B/S模式,由客戶端和服務(wù)器端組成??蛻舳瞬捎脀eb端,用戶通過瀏覽器訪問,可完成SCP的挖掘及結(jié)果展示。服務(wù)器端采用JavaEE技術(shù)實(shí)現(xiàn),具體架構(gòu)如下圖所示:![系統(tǒng)架構(gòu)圖](system_structure.png)2.系統(tǒng)功能劃分為了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng),我們將功能劃分為如下五個(gè)部分:(1)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理:從外部網(wǎng)絡(luò)或文件系統(tǒng)中,獲取需要挖掘的文本數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,去除無關(guān)字符等。(2)分詞及詞頻統(tǒng)計(jì):對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理,并統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語出現(xiàn)的次數(shù)。(3)關(guān)鍵詞識(shí)別及語義相似度計(jì)算:利用NLP技術(shù),對(duì)每個(gè)詞語進(jìn)行關(guān)鍵詞識(shí)別,并計(jì)算詞語之間的語義相似度。(4)SCP挖掘:通過挖掘文本數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的語義關(guān)聯(lián)模式,發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)內(nèi)涵,從而達(dá)到深入掌握文本數(shù)據(jù)的目的。(5)結(jié)果可視化:將SCP可視化展示出來,以方便用戶深入分析文本數(shù)據(jù)內(nèi)涵。3.技術(shù)選型為了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng),我們選用如下技術(shù)庫:(1)Spring框架:用于實(shí)現(xiàn)IOC和AOP等編程技術(shù)。(2)Mybatis框架:用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問層功能,簡化數(shù)據(jù)庫操作。(3)Lucene:用于文本分詞及全文檢索。(4)NLP技術(shù)庫:用于進(jìn)行關(guān)鍵詞提取、語義相似度計(jì)算等。(5)JavaScript技術(shù)庫:用于頁面數(shù)據(jù)可視化展示。4.進(jìn)度計(jì)劃為了按時(shí)完成該系統(tǒng)的開發(fā),并保證系統(tǒng)質(zhì)量,我們制定了如下的進(jìn)度計(jì)劃:(1)第一階段:完成需求分析及系統(tǒng)設(shè)計(jì),制定詳細(xì)的技術(shù)方案和開發(fā)規(guī)范。(2)第二階段:完成系統(tǒng)框架搭建及數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理功能。(3)第三階段:完成文本分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)功能,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別及語義相似度計(jì)算。(4)第四階段:完成SCP挖掘功能,實(shí)現(xiàn)結(jié)果可視化展示。(5)第五階段:進(jìn)行系統(tǒng)測試及優(yōu)化,完成項(xiàng)目文檔的編寫。三、總結(jié)本中期報(bào)告主要介紹了語義關(guān)聯(lián)模式挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案及實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。我們將該系統(tǒng)分為五個(gè)部分,并采用了Spring、Mybatis、Lucene等技術(shù)庫,以實(shí)
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