10、Scala 类构造器与属性的深入解析

Scala 类构造器与属性的深入解析

1. 访问器与修改器方法命名

在 Java 中,通常将访问器和修改器方法称为 “getter” 和 “setter” 方法,这主要是受 JavaBeans 标准的影响。不过,Scala 并不遵循 JavaBeans 的命名约定。

2. 创建主构造器
2.1 问题描述

想要为类创建主构造器,会发现其实现方式与 Java 不同。

2.2 解决方案

Scala 类的主构造器由以下部分组成:
- 构造器参数
- 类体中调用的方法
- 类体中执行的语句和表达式

类体中声明的字段处理方式与 Java 类似,在类首次实例化时进行赋值。以下是一个示例类,展示了构造器参数、类字段和类体中的语句:

class Person(var firstName: String, var lastName: String) {
  println("the constructor begins")
  // some class fields
  private val HOME = System.getProperty("user.home")
  var age = 0
  // some methods
  override def toString = s"$firstName $lastName is $age years old"
  def printHome { println(s"HOME = $HOME") }
  def printFullName { 
在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分,属于典型的文本分问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个别,而不均衡则表现为各别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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