【正文】 } ((),strBuf)。 //AfxMessageBox(strSQL)。 } ()。 (length,(LPCSTR)strBuf,2)。 查詢實(shí)現(xiàn) 流程圖 CString strBuf,strTmp,strSpace。 len=0。 ()。 (status,1,2)。 ()。%s39。 if(()0) { dis_status(字典未選擇 !!)。 int intProvince,intWord。 } return false。///創(chuàng)建 Connection 對(duì)象 if(SUCCEEDED(hr)) { hr=m_pConnectionOpen(LINK_CHAR,adModeUnknown)。 case 4: m_pRecordsetFieldsGetItem(_variant_t(FieldName))Value=atof(RealData)。 數(shù)據(jù)庫(kù)操作類 CString strKeyWord[8]。 （ 1）數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建，建立詞典，年份、省份、專業(yè)、科類原始表。遞交之后 ,可以用Status 屬性檢查數(shù)據(jù)沖突。 Recordset 對(duì)象的用法如下 : CursorType 屬性設(shè)置游標(biāo)類型。 Name 屬性 ,這樣以后可以在相應(yīng)的 Connection 對(duì)象上按 Name 屬性指定的方法名執(zhí)行。 (2) Command 對(duì)象 Command 對(duì)象代表一個(gè)命令 ,可以通過其方法執(zhí)行針對(duì)數(shù)據(jù)源的有關(guān)操作 ,比如查詢、修改等。 Open 和 Close 控制 Connection 對(duì)象與物理數(shù)據(jù)源的連接。由于 OLE DB 可提供關(guān)系型數(shù)據(jù)源也可以提供非關(guān)系型數(shù)據(jù)源 ,所以在非關(guān)系型數(shù)據(jù)源上使用傳統(tǒng)的 SQL 命令查詢數(shù)據(jù)有可能無(wú)效 ,甚至 Command 命令對(duì)象也不能使用。ADO 最早被用于 Microsoft Inter Information Server 中訪問數(shù)據(jù)庫(kù)的接口 ,與一般的數(shù)據(jù)庫(kù)接口相比 ,ADO 可更好地用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境 ,通過優(yōu)化技術(shù) ,它盡可能地降低網(wǎng)絡(luò)流量 。 可以說一致的數(shù)據(jù)訪問技術(shù)的核心是 OLE DB,OLE DB 建立了數(shù)據(jù)訪問的標(biāo)準(zhǔn)接口 ,它把所有的數(shù)據(jù)源經(jīng)過抽象形成行集 (rowset)的概念。而且 ,OLEDB 分成兩部分 ,一部分由數(shù)據(jù)提供者實(shí)現(xiàn) ,包括一些基本功能 ,如獲取數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)、添加數(shù)據(jù)項(xiàng)等 。 一致數(shù)據(jù)訪問介紹 隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不斷發(fā)展 ,現(xiàn)在的應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)集成的要求越來越高 ,這些數(shù)據(jù)有可能分布在不同的地方 ,并且使用不同的格式 ,例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和操作系統(tǒng)中的文件、電子表格、電子郵件、多媒體數(shù)據(jù)以及目錄服務(wù)信息等等。 MFC 簡(jiǎn)述 MFC（ Microsoft Foundation Class）指的是 Microsoft 基礎(chǔ)類，是用來為 Windows 開發(fā) C++GUI 應(yīng)用程序。對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理使用的是數(shù)據(jù)庫(kù)字段匯總。同時(shí)，它不要求用戶指定對(duì)數(shù)據(jù) 的存放方法， 這種特性使用戶更易集中精力于要得到的結(jié)果；所有 SQL 語(yǔ)句使用查詢優(yōu)化器，它是 RDBMS的一部分，由它決定對(duì)指定數(shù)據(jù)存取的最快速度的手段，查詢優(yōu)化器知道存在什么索引，在哪兒使用索引合適，而用戶則從不需要知道表是否有索引、有什么類型的索引。 ANSI（美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)會(huì)）聲稱， SQL 是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言。 （ 2） 數(shù)據(jù)表定義：數(shù)據(jù)表定義指定義數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)表的邏輯結(jié)構(gòu)包括：屬性名稱、類型、表示形式、缺省值、校驗(yàn)規(guī)則、是否關(guān)鍵字、可否為空等。 （ 2） 概念設(shè)計(jì)的任務(wù)是從 DFD 出發(fā)，繪制出本主題的實(shí)體－關(guān)系圖，并列出各個(gè)實(shí)體與關(guān)系的綱要表。也就是那些在字典中都沒有收錄過，但又確實(shí)能稱為詞的那些詞。由于沒有人的知識(shí)去理解，計(jì)算機(jī)很難知道到底哪個(gè)方案 正確。中文是一種十分復(fù)雜的語(yǔ)言，讓計(jì)算機(jī)理解中文語(yǔ)言更是困難。當(dāng)緊密程度高于某一個(gè)閾值時(shí)，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個(gè)詞。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句 子等的句法和語(yǔ)義信息來對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過程。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要。 現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法。具體的有語(yǔ)音、手勢(shì)、虛擬空間等操作計(jì)算機(jī)的方式，而語(yǔ)音、手寫等交互方式都是以自然語(yǔ)言理解為基礎(chǔ)的。我們認(rèn)為，在研究方法上應(yīng)定位于以數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)義為中心的思想。 對(duì)現(xiàn)存問題的解決 為解決數(shù)據(jù)庫(kù)自然語(yǔ)言界面中存在的問題，目前技術(shù)研究主要朝以下三方面努力： ? 增強(qiáng)系統(tǒng)的可移植性； ? 擴(kuò)展系統(tǒng)的語(yǔ)言范疇； ? 擴(kuò)展 系統(tǒng)的概念范疇。 自然語(yǔ)言更新處理 自然語(yǔ)言更新處理在某種意義上講要比自然語(yǔ)言的查詢更難處理。由于有了中間語(yǔ)言，當(dāng)系統(tǒng)架構(gòu)于不同的 DBMS 之上時(shí)，只需對(duì)其中的查詢生成和查詢處理模塊做必要的調(diào)整即可。好的提取方法必須能充分減少用戶負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)自動(dòng)生成能力。進(jìn)入 90 年代后，國(guó)內(nèi)在從事數(shù)據(jù)庫(kù)漢語(yǔ)查詢界面方面的研究有了一些進(jìn)展，但在系統(tǒng)建設(shè)方面只停留在原型系統(tǒng)的水平上，難以見到一些成熟的系統(tǒng)。較有名的系統(tǒng)有 Intellect、 Teli、 Datatalker。因?yàn)橛么罅烤λ_發(fā)的一個(gè)系統(tǒng)只能適用某一類應(yīng)用，這顯然不令人滿意。 Ladder 是產(chǎn)生于 70 年代后期的一個(gè)重要系統(tǒng)。其發(fā)展大致可分為三個(gè)時(shí)期。它的優(yōu)勢(shì)具體表現(xiàn)在： ? 用戶無(wú)需了解數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)； ? 用戶不再需要熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)本身的查詢語(yǔ)言； ? 大大減輕了用戶的培訓(xùn)負(fù)擔(dān)。 從廣義上講，數(shù)據(jù)庫(kù)自然語(yǔ)言界面應(yīng)當(dāng)包括數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)更新和數(shù)據(jù)查詢等功能，旨在為與數(shù)據(jù)庫(kù)有關(guān)的各種操作提供一個(gè)易于使用的環(huán)境。許多年來，人們一直在 努力改善人機(jī)界面，使計(jì)算機(jī)易用易學(xué)。 數(shù)據(jù)庫(kù)自然語(yǔ)言界面 對(duì)計(jì)算機(jī)人機(jī)界面的研究是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域永恒且無(wú)止境的前沿課 題。許多年來，它作為智能界面的重要組成部分引起了人們的廣泛興趣，成為具有重要理論價(jià)值和巨大實(shí)用價(jià)值的研究領(lǐng)域。換句話說，用戶可以直接以應(yīng)用領(lǐng)域的概念而不是數(shù)據(jù)庫(kù)的概念模式來訪問，這意味著用戶無(wú)需了解數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的表名、列名，而可以直接以用戶熟悉的對(duì)象名稱提問，從而大大減輕了用戶的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)。 70 年代和 80 年代在這方面進(jìn)行了大量的研究工作，并研制了若干數(shù)據(jù)庫(kù)自然語(yǔ)言界面原型系統(tǒng)和商用系統(tǒng)。 Lunar 系統(tǒng)是這一時(shí)期的典型代表，它對(duì)以后的自然語(yǔ)言界面的研制產(chǎn)生了許多影響 。 通用系統(tǒng)（ 80～ 90 年代） 80 年代是 NLIDB 研究最為活躍的時(shí)期，其研究重點(diǎn)放在了系統(tǒng)的可移植性上，即通用系統(tǒng)的研究。商業(yè)系統(tǒng)在這一時(shí)期 大量涌現(xiàn)。在 70 年代和 80 年代，我國(guó)人工智能方面的學(xué)者開始研究漢語(yǔ)人－機(jī)對(duì)話系統(tǒng)，這些系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)的 結(jié)合尚不緊密。 領(lǐng)域知識(shí)提取處理的好壞不僅影響到系統(tǒng)的可移植性，由于它的生成結(jié)果是詞典，因此也將影響到系統(tǒng)的可用 性。它的最大好處在于具有比較好的可移植性。知識(shí)在自然語(yǔ)言查詢處理中的作用遠(yuǎn)不限于此，概括起來有以下三方面內(nèi)容：領(lǐng)域知識(shí)在解釋查詢中的重要性、領(lǐng)域知識(shí)在回答查詢中的重要性、用戶模型的重要性。顯然后一種方法簡(jiǎn)單易行，而且系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)也可因此大大簡(jiǎn)化，但它不是解決問題的積極方法。傳統(tǒng)的研究方法在走兩個(gè)極端，從事自然語(yǔ)言處理的人認(rèn)定 NLIDB 的核心技術(shù)是 “ 自然語(yǔ)言理解 ” ，而搞數(shù)據(jù)庫(kù)的人則總是不能跳出原有數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的圈子，只能給出其實(shí)不需語(yǔ)言處理的菜單構(gòu)造界面。而新一代界面應(yīng)該是 MTM（ MindToMachine）型，即將腦中所想的直接提交給機(jī)器來完成，人們只需關(guān)心 What，而無(wú)需關(guān)心 How。 中文切詞 技術(shù)特點(diǎn) 中文分詞技術(shù)屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)范疇，對(duì)于一句話，人可以通過自己的知識(shí)來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計(jì)算機(jī)也能理解？其處理過程就是分詞算法。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/245。它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分?；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。 中文切詞 技術(shù)難點(diǎn) 有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文 分詞的問題呢？事實(shí)遠(yuǎn)非如此?！富瘖y和服裝」可以分成「化妝 和服裝」或者「化妝 和服 裝」。 新詞，專業(yè)術(shù)語(yǔ)稱為未登錄詞。 （ 1） 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的任務(wù)是將業(yè)務(wù)管理單證流化為數(shù)據(jù)流，劃分主題之間的邊界，繪制出 DFD 圖，并完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)字典。針對(duì)選擇的 DBMS，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)定義。 SQL 通常使用于數(shù)據(jù)庫(kù)的通訊。SQL的集合特性允許一條 SQL語(yǔ)句的結(jié)果作為另一條 SQL語(yǔ)句的輸入。 語(yǔ)義理解 包括分詞 ,詞義理解 ,句意理解以及段意理解 語(yǔ)義抽取 從語(yǔ)義中抽取所需要的查詢要求 語(yǔ)義輸出 根據(jù)語(yǔ)義從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢并輸出信息 系統(tǒng)需求 硬件環(huán)境： CPU PⅢ 550 ，內(nèi)存 256M ，硬盤 20G 軟件環(huán)境使用 WindowsXP 操作系統(tǒng)，用 visual c++ 為開發(fā)平臺(tái)，數(shù)據(jù)庫(kù)使用 SQL Server 2021，在開發(fā)此軟件時(shí)用的是 VC 中的MFC 框架。 Access 中的各種向?qū)椭脩舴奖憧旖莸貏?chuàng)建各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象 。本文將首先介紹 ADO 和 OLE DB 的結(jié)構(gòu)模型 ,以便讀者了解 ADO 與 OLE DB之間的關(guān)系 ,然后介紹 ADO 的對(duì)象模型和 ADO 的一些特性 ,同時(shí)我們也將通過一些例子代碼向讀者展示 ADO 的用法。 應(yīng)用程序既可以通過 ADO 訪問數(shù)據(jù)也可以直接通過 OLE DB 訪問數(shù)據(jù) ,而 ADO 則通過 OLE DB 訪問底層數(shù)據(jù)。所有這些功能都無(wú)需數(shù)據(jù)提供方編寫代碼實(shí)現(xiàn) ,只需在 DCOM 或 MTS 環(huán)境中進(jìn)行常規(guī)的配置即可。 ADO 對(duì)象模型 ADO 對(duì)象模型定義了一 組可編程的自動(dòng)化對(duì)象 ,可用于 Visual Basic、 Visual C++、 Java 以及其他各種支持自動(dòng)化特性的腳本語(yǔ)言。 在 Connection、 Command 和 Recordset 3 個(gè)對(duì)象中 ,Command 對(duì)象是個(gè)可選對(duì)象 ,它是否有效取決于 OLE DB 數(shù)據(jù)提供者是否實(shí)現(xiàn)了ICommand 接口。 OLE DB 提供者的屬性 Provider。使用 Execute 方法比較簡(jiǎn)便 ,但用 Command對(duì)象可以保存命令的信息 ,以便多次查詢。 ActiveConnection 屬性 ,為命令指定連接串 ,Command 對(duì)象將在內(nèi)部創(chuàng)建 C onnection 對(duì)象。 鍵集 (keyset)游標(biāo) 類似 于動(dòng)態(tài)游標(biāo) ,也能夠看到其他用戶所做的數(shù)據(jù)修改 ,但不能看到其他用戶新加的記錄 ,也不能訪問其他用戶刪除的記錄。 在批修改方式下 ,可以對(duì)多條記錄進(jìn)行修改 ,然后調(diào)用UpdateBatch 方法把所有的修改遞交到底層數(shù)據(jù)源。 第四章 總體設(shè)計(jì) 系統(tǒng)模塊分析 整個(gè)系統(tǒng)分為六個(gè)部分。 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 數(shù)據(jù)據(jù) 操 作 作 開始 結(jié)束 數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建 同義詞輸 入入 建立詞典 建立年份科類 建立省份專業(yè) 建立考試信息 數(shù)據(jù)存取 輸入檢查 產(chǎn)生查詢結(jié)果傳輸 同義詞入庫(kù) 生成查詢語(yǔ)言傳輸 成員變量 CAccountAdo Ado,Adod。 case 3: m_pRecordsetFieldsGetItem(_variant_t(FieldName))Value=long(atol(RealData))； break。 try{ hr = (_uuidof(Connection))。e ) { dump__error(e)。 } 同義詞典輸入 CString strSQL,strTmp,strBuf。 intProvince=atoi((LPCSTR)(()))。 } (select * from dictionary where trim(name)=39。 } if(()) { dis_status(語(yǔ)義已存在 )。 (word_id,(LPCSTR)strBuf,2)。 UpdateData(false)。 int i,len,k,j。 char szBuf[10]。 ()。