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一个语义关联模式挖掘系统的设计与实现的中期报告

一、项目概况

本项目旨在设计并实现一个语义关联模式（SemanticCorrelationPattern，SCP）挖掘系统。该系统可对文本数据进行预处理、分词、词频统计、关键词识别、语义相似度计算、SCP挖掘及可视化等一系列处理。通过该系统，用户可在大量文本数据中，快速挖掘出SCP，并分析文本数据中的语义关联模式，以达到深入掌握文本数据内涵的目的。

二、实现方案

1.系统整体架构

本系统整体架构采用B/S模式，由客户端和服务器端组成。客户端采用web端，用户通过浏览器访问，可完成SCP的挖掘及结果展示。服务器端采用JavaEE技术实现，具体架构如下图所示：


2.系统功能划分

为了实现该系统，我们将功能划分为如下五个部分：

（1）数据采集及预处理：从外部网络或文件系统中，获取需要挖掘的文本数据，并进行数据预处理，去除无关字符等。

（2）分词及词频统计：对文本数据进行分词处理，并统计每个词语出现的次数。

（3）关键词识别及语义相似度计算：利用NLP技术，对每个词语进行关键词识别，并计算词语之间的语义相似度。

（4）SCP挖掘：通过挖掘文本数据中频繁出现的语义关联模式，发现文本数据内涵，从而达到深入掌握文本数据的目的。

（5）结果可视化：将SCP可视化展示出来，以方便用户深入分析文本数据内涵。

3.技术选型

为了实现该系统，我们选用如下技术库：

（1）Spring框架：用于实现IOC和AOP等编程技术。

（2）Mybatis框架：用于实现数据访问层功能，简化数据库操作。

（3）Lucene：用于文本分词及全文检索。

（4）NLP技术库：用于进行关键词提取、语义相似度计算等。

（5）JavaScript技术库：用于页面数据可视化展示。

4.进度计划

为了按时完成该系统的开发，并保证系统质量，我们制定了如下的进度计划：

（1）第一阶段：完成需求分析及系统设计，制定详细的技术方案和开发规范。

（2）第二阶段：完成系统框架搭建及数据库设计，实现数据采集及预处理功能。

（3）第三阶段：完成文本分词及词频统计功能，实现关键词识别及语义相似度计算。

（4）第四阶段：完成SCP挖掘功能，实现结果可视化展示。

（5）第五阶段：进行系统测试及优化，完成项目文档的编写。

三、总结

本中期报告主要介绍了语义关联模式挖掘系统的设计方案及实现细节。我们将该系统分为五个部分，并采用了Spring、Mybatis、Lucene等技术库，以实现该系统的各项功能。在未来的进度计划中，我们会按照计划，逐步实现该系统的各项功能，并最终完成该项目的开发工作。