mysql中，T1表中列noun_ids存储了字符串1,2,3；另外一个表T2存储的是列为id，name;怎么关联查询返回1,2,3字符串对应的name

可以使用MySQL的字符串拆分函数和JOIN语句来实现。

假设T1表的结构为：

CREATE TABLE T1 (
  id INT PRIMARY KEY,
  noun_ids VARCHAR(255)
);

T2表的结构为：

CREATE TABLE T2 (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255)
);

然后可以使用FIND_IN_SET函数和JOIN语句来关联查询：

SELECT T2.name
FROM T1
JOIN T2 ON FIND_IN_SET(T2.id, T1.noun_ids) > 0
WHERE T1.id = 1;

其中，FIND_IN_SET(T2.id, T1.noun_ids) > 0 表示在T1表中的noun_ids列中查找T2表中的id列对应的值是否存在，如果存在，则返回对应的name列值。

需要注意的是，使用字符串拆分函数(FIND_IN_SET)会影响查询性能，因此在实际应用中需要考虑数据量和查询效率。

相关问题

要求用户输入一个问题和一段材料，用python语言实现在给定材料中抽取问题答案的功能

可以使用自然语言处理库spaCy来实现这个功能。首先需要安装spaCy库和其英文语言模型。

!pip install spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

接下来，可以使用以下代码来实现在给定材料中抽取问题答案的功能。

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def extract_answer(question, passage):
    question_doc = nlp(question)
    passage_doc = nlp(passage)
    
    # 找到与问题最相关的句子
    sentences = [sent.text.strip() for sent in passage_doc.sents]
    sentence_scores = []
    for sentence in sentences:
        sentence_doc = nlp(sentence)
        score = question_doc.similarity(sentence_doc)
        sentence_scores.append(score)
    best_sentence = sentences[sentence_scores.index(max(sentence_scores))]
    
    # 找到最相关句子中的答案
    best_sentence_doc = nlp(best_sentence)
    answer = ""
    for ent in best_sentence_doc.ents:
        if ent.label_ in ["DATE", "TIME", "PERSON", "NORP", "ORG", "GPE", "LOC", "PRODUCT", "EVENT", "WORK_OF_ART"]:
            answer = ent.text
            break
    if answer:
        return answer
    else:
        for token in best_sentence_doc:
            if token.pos_ in ["NOUN", "PROPN"] and not token.is_stop:
                answer = token.text
                break
    return answer

这个函数接受两个参数：问题和材料。它首先使用spaCy库将它们转换为文档对象。然后它将材料中的每个句子与问题进行比较，并找到最相关的句子。最后，它在最相关的句子中查找实体或名词作为答案，并将其返回。如果无法找到答案，则返回空字符串。

接下来可以测试一下这个函数。

question = "What is the capital of France?"
passage = "France is a country located in Western Europe. Its capital is Paris and its currency is the Euro."

answer = extract_answer(question, passage)
print(answer) # 输出：Paris

可以看到，函数成功地从材料中提取出了问题的答案。

用c++写一个中文诗吟程序

当然可以！以下是一个简单的用C++编写的中文诗吟程序示例：

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

void poemGenerator() {
    string noun[] = {"月亮", "太阳", "花朵", "云彩", "树木"};
    string verb[] = {"闪耀", "升起", "绽放", "飘浮", "摇曳"};
    string adjective[] = {"美丽的", "明亮的", "芬芳的", "温柔的", "雄伟的"};

    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        cout << "在" << adjective[i] << "的天空中，" << noun[i] << verb[i] << "。" << endl;
    }
}

int main() {
    cout << "--- 诗吟生成器 ---" << endl;
    poemGenerator();
    return 0;
}

这个程序使用了名词、动词和形容词的中文列表。运行程序后，它会输出五个中文诗句。你可以根据需要扩展这些列表，使诗句更加丰富多样。这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求扩展和改进这个程序。希望能帮到你！