中文新闻评论分类任务##结巴分词 import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

时间: 2024-04-06 08:35:16 浏览: 100
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基于结巴分词词库的中文分词_matlab_结巴分词_

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这段代码使用了Python中的结巴分词库对语料进行了预处理，将语料分成了词的序列。具体来说，代码首先定义了一个函数`data_preprocess(corpus)`，该函数接收一个语料列表作为输入，并返回一个处理后的语料列表`data_set`。在函数内部，首先使用`for`循环遍历输入的语料`corpus`，然后使用结巴分词库对每一条语料进行分词处理，将分好词的语料添加到一个新的列表`data_set`中。最后，函数返回经过处理后的语料列表`data_set`。在该代码中，分词过程的具体实现并未给出，需要读者自行编写代码实现。 在代码的后面，使用上述函数对训练集和测试集进行了预处理，并输出了处理后的前两条语料。
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jieba.NET-master 是一个针对C#开发的项目，实现了对中文文本进行分词的功能，它是在C#中对著名的开源中文分词库“结巴分词”（jieba）的一个移植。结巴分词最初是为Python设计的，因其高效且易用的特点，广泛应用于...

请在注释处填入代码完成对训练集和测试集的结巴分词from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): data_set = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: l = line.strip('\n').split('\t') if len(l) != 2: print (len(l), line) words, labels = line.strip('\n').split('\t') data_set.append((words,labels)) return data_set train_ds = read(data_path='train.txt') dev_ds = read(data_path='dev.txt') test_ds = read(data_path='test.txt') for i in range(5): print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0]) print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1]) print(len(train_ds),len(dev_ds)) import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 for text in corpus: seg_list = jieba.cut(text) data_set.append(" ".join(seg_list)) return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): ...train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

解释代码 #加载数据 path_absolute_log = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log" paths_log_file = os.listdir(path_absolute_log) #获取绝对路径 def make_paths_absolute(paths_file): path_absolute = path_absolute_log paths_absolute_file = os.path.join(path_absolute,paths_file) return paths_absolute_file paths_absolute_log_file = list(map(make_paths_absolute,paths_log_file)) #对表格处理 path_absolute_log_file = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log\4ff8b802-0d87-11ee-af51-525400d4ffe4_log.csv" def form_data(path_absolute_log_file): data_log = pd.read_csv(path_absolute_log_file) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id_score', np.nan) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id', os.path.basename(path_absolute_log_file)[:-8]) data_log_message = data_log['message'] def jieba_data(data): data_log_jieba_message = [] data_log_jieba_message.append(','.join(jieba.cut_for_search(data))) print(data_log_jieba_message) return data_log_jieba_message data_log_jieba_message = data_log_message.map(jieba_data) def form_work(data): feature_words = ['bug','ERROR','WARNING','error','WARN','empty','错误','失败','未登录'] set_data = set(str(data)[2:-2].split(',')) set_feature_words = set(feature_words) set_mysql = set('mysql') score = [] if set_data.intersection(set_feature_words): score.append() if set_mysql.intersection(set_feature_words): score.append('LTE4MDK5Mzk2NjU1NiM1ODIONDC=') score = str(score)[2:-2] print(score) return score data_log['id_score'] = data_log_jieba_message.map(form_work) return data_log data_log = form_data(path_absolute_log_file)

4. 定义一个内部函数jieba_data，用于将文本数据进行jieba分词处理。将分词结果以逗号分隔并放入列表中。 5. 定义一个内部函数form_work，用于根据特定的关键词对分词结果进行处理并计算得分。在该函数中，定义...

from flask import Flask, request, jsonify import jieba import pandas as pd app = Flask(__name__) # 读取Excel文件 qa_data = pd.read_excel('questions_answers.xlsx') # 分词函数 def cut_words(text): words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) # 匹配问题函数 def match_question(text): # 分词 words = cut_words(text) # 在问题列表中匹配 match = qa_data[qa_data['Question'].apply(lambda x: words in cut_words(x))] if match.empty: return '抱歉，我不知道怎么回答您的问题' else: return match.iloc[0]['Answer'] # 后端接口 @app.route('/api/qa', methods=['POST']) def qa(): # 获取前端传递的问题 question = request.form.get('question') # 进行问题匹配 answer = match_question(question) # 返回结果给前端 return jsonify({'answer': answer}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)里面的EVENT_TYPE_OPENED事件常量是什么

这段代码中的 EVENT_TYPE_OPENED 事件常量并不是在这个代码中定义的，它是在之前提到的 watchdog 库中定义的。在这段代码中并没有使用到 EVENT_TYPE_OPENED 这个常量。 可能是你之前提到的 ImportError 错误中...

解释一下这段代码import jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(t

这段代码的作用是导入必要的模块和函数，并定义了一个...最后，它定义了一个名为 get_loc_list() 的函数，该函数接受一个文本参数，并使用 jieba 库对文本进行分词和词性标注，找出其中的人名并返回一个人名列表。

import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): line = line.strip() content += line corpus.append(content) # 加载停用词 stop_words = [] path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt' for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in stop_words: split_words.append(word)这段代码哪里有问题

import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): ...

#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '！', '？']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)

这段代码的作用是将一个包含评论的数据集进行分句和分词处理，并将处理后的结果添加到原始的DataFrame中。具体来说，它首先使用pandas库读取一个csv文件，然后定义了一个cut_sentence函数，使用jieba库进行分词，并...

import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np import pandas as pd # 读取停用词文件 def read_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f: stopwords = [line.strip() for line in f] return set(stopwords) # 中文分词 def chinese_word_cut(text, stopwords): words = jieba.cut(text) result = [] for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) # 读取CSV文件 weibo_data = pd.read_csv('E:\Python自然语言处理\data\weibo_Convid19.csv', sep='\t') df = weibo_data['text_raw'] # 获取停用词集合 stopwords = read_stopwords('E:\Python自然语言处理\data\stopword.txt') # 对每条微博进行分词和去停用词 corpus_list = df.apply(lambda x: chinese_word_cut(x, stopwords)) # 提取关键词 corpus = ' '.join(corpus_list) tfidf = TfidfVectorizer() tf_key = tfidf.fit_transform([corpus]) word = tfidf.get_feature_names() weight = tf_key.toarray()[0] w_sort = np.argsort(-weight) print('Top 20 keywords:') for i in range(20): print(word[w_sort[i]])结果含有表情包，怎么去除

import re def remove_emoji(text): emoji_pattern = re.compile("[" u"\U0001F600-\U0001F64F" # emoticons u"\U0001F300-\U0001F5FF" # symbols & pictographs u"\U0001F680-\U0001F6FF" # transport & map ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中，它调用了get_...

翻译代码def predict_score(self, text_corpus): # 分词 docs = [self.__cut_word(sentence) for sentence in text_corpus] new_tfidf = self.tfidftransformer.transform(self.vectorizer.transform(docs)) predicted = self.clf.predict_proba(new_tfidf) # 四舍五入，保留三位 result = np.around(predicted, decimals=3) return result # jieba分词 def __cut_word(self, sentence): words = [i for i in self.tokenizer.cut(sentence) if i not in self.stop_words] result = ' '.join(words) return result def analyze(self, text): text_corpus = self.replace_text(text) result = self.predict_score(text_corpus) neg = result[0][0] pos = result[0][1] # print('恶意评论： {} 正常评论： {}'.format(neg, pos)) if (neg > pos): return "恶意评论" else: return "正常评论"

其中，分词部分使用了jieba分词工具，处理后使用TF-IDF模型进行特征提取和向量化，然后使用监督学习算法训练出一个分类器。具体流程如下： 1. 输入文本列表，进行分词处理，返回分词后的文本列表 2. 使用TF-IDF模型...

以下代码中使用的方法，哪些属于研究方法，请点明在该研究方法下具体使用的是什么方法：以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法，并指出说明：import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ ^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素，使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词，如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list =

文本预处理部分使用了分词技术，其中使用了jieba分词库和jieba.analyse模块对文本进行分词和关键词提取。这有助于将文本转换为可处理的结构化数据。 文本分析部分没有在该代码中体现，但可以通过对分词后的文本进行...

import streamlit as st import requests import jieba # 设置API Key API_KEY = 'YOUR_API_KEY' # 定义抽取函数 def extract_relation(sentence): url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/kg/v1/cognitive/entity_annotation' header = { 'content-type': 'application/json', 'charset': 'UTF-8' } # 构建请求体 data = { 'data': sentence, 'mode': 1 } # 发送请求 response = requests.post(url, headers=header, json=data, auth=('apikey', API_KEY)) if response.status_code == 200: result = response.json() if 'items' in result: relations = [] for item in result['items']: if 'kg' in item: relation = item['kg']['relation'] relations.append(relation) return relations return [] # Streamlit界面 def main(): st.title('关系抽取') sentence = st.text_input('请输入要抽取关系的句子：') if sentence: # 分词 words = jieba.cut(sentence) words = [word for word in words if len(word) > 1] # 把关系抽取结果展示在界面上 relations = extract_relation(''.join(words)) if len(relations) > 0: res_str = ', '.join(relations) st.success(f'关系抽取结果：{res_str}') else: st.warning('未能抽取到关系') if __name__ == '__main__': main()请将两个函数合并成一个函数

import jieba # 设置API Key API_KEY = 'YOUR_API_KEY' # Streamlit界面和抽取函数合并 def main(): st.title('关系抽取') sentence = st.text_input('请输入要抽取关系的句子：') if sentence: # 构建请求体 ...

from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后，结果为空集合，哪里出问题了，帮我修改一下

import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open...

以下代码出现报错：def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) #word = seg_word.word #如果想要分析英语文本，注释这行代码，启动下行代码 find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: word_list.append(word) return (" ").join(word_list)datacontent=data.content data["content_cutted"] = chinese_word_cut(datacontent)

2. 代码依赖的jieba和re模块需要被引入，需要在代码的开头添加import jieba和import re语句。 3. 变量data未被定义，需要保证在这段代码被执行前，data变量已经被正确定义或赋值。 4. 函数chinese_...

请在注释处填入正确代码，能够进行结巴分词import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 return data_set

import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] for text in corpus: seg_list = jieba.cut(text) data_set.append(" ".join(seg_list)) return data_set

中文新闻评论分类任务结巴分词补全下面代码import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2]) 在这段代码中，我们将原始的训练集和测试集转换为了分好词的语料列表。...
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如何在Verilog中实现一个参数化模块，并解释其在模块化设计中的作用与优势？

在Verilog中实现参数化模块是一个高级话题，这对于设计复用和模块化编程至关重要。参数化模块允许设计师在不同实例之间灵活调整参数，而无需对模块的源代码进行修改。这种设计方法是硬件描述语言（HDL）的精髓，能够显著提高设计的灵活性和可维护性。要创建一个参数化模块，首先需要在模块定义时使用`parameter`关键字来声明一个或多个参数。例如，创建一个参数化宽度的寄存器模块，可以这样定义： 参考资源链接：[Verilog经典教程：从入门到高级设计](https://wenku.csdn.net/doc/4o3wyv4nxd?spm=1055.2569.3001.10343) ``` modu
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探索CCR-Studio.github.io: JavaScript的前沿实践平台

资源摘要信息:"CCR-Studio.github.io" CCR-Studio.github.io 是一个指向GitHub平台上的CCR-Studio用户所创建的在线项目或页面的链接。GitHub是一个由程序员和开发人员广泛使用的代码托管和版本控制平台，提供了分布式版本控制和源代码管理功能。CCR-Studio很可能是该项目或页面的负责团队或个人的名称，而.github.io则是GitHub提供的一个特殊域名格式，用于托管静态网站和博客。使用.github.io作为域名的仓库在GitHub Pages上被直接识别为网站服务，这意味着CCR-Studio可以使用这个仓库来托管一个基于Web的项目，如个人博客、项目展示页或其他类型的网站。 在描述中，同样提供的是CCR-Studio.github.io的信息，但没有更多的描述性内容。不过，由于它被标记为"JavaScript"，我们可以推测该网站或项目可能主要涉及JavaScript技术。JavaScript是一种广泛使用的高级编程语言，它是Web开发的核心技术之一，经常用于网页的前端开发中，提供了网页与用户的交云动性和动态内容。如果CCR-Studio.github.io确实与JavaScript相关联，它可能是一个演示项目、框架、库或与JavaScript编程实践有关的教育内容。 在提供的压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个条目："CCR-Studio.github.io-main"。这个文件名暗示了这是一个主仓库的压缩版本，其中包含了一个名为"main"的主分支或主文件夹。在Git版本控制中，主分支通常代表了项目最新的开发状态，开发者在此分支上工作并不断集成新功能和修复。"main"分支（也被称为"master"分支，在Git的新版本中推荐使用"main"作为默认主分支名称）是项目的主干，所有其他分支往往都会合并回这个分支，保证了项目的稳定性和向前推进。 在IT行业中，"CCR-Studio.github.io-main"可能是一个版本控制仓库的快照，包含项目源代码、配置文件、资源文件、依赖管理文件等。对于个人开发者或团队而言，这种压缩包能够帮助他们管理项目版本，快速部署网站，以及向其他开发者分发代码。它也可能是用于备份目的，确保项目的源代码和相关资源能够被安全地存储和转移。在Git仓库中，通常可以使用如git archive命令来创建当前分支的压缩包。 总体而言，CCR-Studio.github.io资源表明了一个可能以JavaScript为主题的技术项目或者展示页面，它在GitHub上托管并提供相关资源的存档压缩包。这种项目在Web开发社区中很常见，经常被用来展示个人或团队的开发能力，以及作为开源项目和代码学习的平台。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依