伟大的抽象/具体二分法

面向对象设计中有一条原则叫做依赖倒置,意思就是要依赖抽象,而不是依赖具体。这让我联想到了"抽象/具体二分法"这个命题,当然我只能感慨,真TMD 伟大。

小了说,接口/实现是二分法的一种体现,这种做法已经为我们设计时解耦合做出了巨大的贡献。

当然,真正伟大的还是规范/实现这对玩意儿。

首先讲讲我们熟悉的Java,

JVM 本身是一组规范(当然很多地方也用JVM 来表示JVM 的实现),而其实现有IBM JVM,SUN Hotspot JVM,Oracle JRocket 等。

J2EE 也是一组规范,其实现有IBM Websphere,Oracle Weblogic,Redhat Jboss... 想想Weblogic 和Jboss 当初都是SUN 公司里面一个跑出来一个大牛,搞出一个J2EE 实现,最终成就大业,如今SUN 已是昨日黄花,不禁唏嘘。当然我相信Java 是不会倒下的。

再说说我们的操作系统,

POSIX 标准簇应该如雷贯耳吧,UNIX 和各式Linux 都是它的实现。

再说说我们的数据库,

SQL 规范应该也是如雷贯耳吧,其实现就不得了了,DB2,Oracle,MS SQL... ...

 

这本身还不足以让人感慨,最重要的是,上面讲了这么多的实现,如果大家不是遵循同样的规范,很难想象现在的世界是个什么样子,可能软件开发人员一半的时间都要去学工具了。而现在,相对来说,大家还是活的很惬意的,

  • 用Java 写出来的东西真的很容易移植
  • 掌握一种操作系统后,要转换一种系统,基本没什么障碍
  • 掌握一种数据库,要转换另外一种数据库,至少在开发层面上学习曲线还是可以接受的(管理就不一定了,哈哈)

想想这些为人类节省了多少的智力成本啊,伟大都不足以形容... ...

 

 

<think>嗯,用户问的是如何将七类情感映射到传统的积极/消极二分法。首先,我需要明确七类情感具体指的是哪些。通常,情感分类可能有不同的模型,比如Ekman的六种基本情感(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶),或者其他的扩展。不过用户提到的是七类,可能是指另一种分类,比如七种基本情感,比如快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶和中性,或者可能是其他组合。需要先确定这七类具体是什么。 假设这里的七类情感是常见的扩展版本,比如:快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶和中性。那接下来需要将这些情绪分为积极和消极两类。通常,快乐属于积极,而悲伤、愤怒、恐惧、厌恶属于消极。惊讶可能根据上下文是中性的,但有时也被归为消极或积极,需要看具体情况。中性可能单独处理,或者根据需求归为某一类。接下来,用户可能需要一个映射方法,比如建立一个字典,将每个情感类别对应到二分法的类别。同时,可能要考虑如何处理中性或不确定的情感,比如将其忽略,或者归为消极或积极中的某一类。 然后,可能需要代码示例,比如用Python编写一个函数,接收原始情感标签,返回二分法的结果。比如使用字典映射,或者更复杂的逻辑,比如基于概率的分类,如果有置信度分数的话。 另外,需要考虑如何处理不在预设七类中的情况,可能需要默认值或者异常处理。可能的代码结构是创建一个映射字典,将每个情感类别映射到积极或消极。然后编写一个函数,输入原始情感,输出对应的二分标签。例如: ```pythonemotion_mapping = {'happy': 'positive', 'joy': 'positive', 'sadness': 'negative', 'anger': 'negative', 'fear': 'negative', 'disgust': 'negative', 'surprise': 'neutral', #或者根据需求调整'neutral': 'neutral'} def map_to_binary(emotion): binary= emotion_mapping.get(emotion, 'neutral')# 默认处理未知情感# 如果要求必须分为积极或消极,可以将surprise和neutral归为某一类,或者排除return binary``` 但用户可能需要将所有七类归为积极或消极,没有中性。这时候可能需要调整,例如将surprise归为积极或消极。例如,根据某些研究,惊讶可能短暂且不一定负面,但有时可能伴随负面情绪,所以可能需要根据具体应用场景决定。 此外,可能需要处理的情况包括情感强度,如果有的话,但问题中没有提到,所以可能不需要。 另一个考虑是,是否允许某些情感同时属于积极和消极,但二分法通常是非此即彼的,所以每个情感只能属于一类。 可能的代码示例: 假设七类情感为:快乐(happy)、悲伤(sadness)、愤怒(anger)、恐惧(fear)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)、信任(trust)。这里信任属于积极,惊讶可能归为中性,但根据用户需求调整。 或者,可能用户提到的七类情感是另一种分类,需要确认。但根据常见情况,假设七类包括快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶和中性。那么映射可能如下: - 积极:happy -消极:sadness, anger, fear, disgust- 中性:surprise,neutral 但用户需要的是二分,所以可能需要将中性也归为消极或积极,或者排除。例如,在二分法中,可能将中性忽略,或者归为消极,但这样可能不准确。所以需要明确用户的需求。 假设用户希望将七类情感严格分为积极和消极,那么可能的映射是:happy → positivesadness,anger, fear,disgust → negative而如何处理surprise和neutral?如果原七类中没有neutral,可能需要明确。比如,七类可能是:快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶、信任。那么信任属于积极,惊讶可能根据情况处理。但为了简化,可能用户的问题中的七类不包括中性,所以惊讶可能需要归为某一类。例如,在某些情况下,惊讶可能被视为中性,但为了二分法,可能需要强制归类。比如,将惊讶归为消极,因为有时惊讶可能伴随负面事件。或者,根据具体应用场景,例如在商品评论中,惊讶可能更多是积极的(比如惊喜),所以归为积极。因此,可能需要用户提供更多上下文,但在缺乏信息的情况下,需要做出合理假设。 总结步骤:1. 确定七类情感的具体类型。 2.将每个类别映射到积极或消极。 3.处理可能的边缘情况(如中性或惊讶)。 4. 编写映射函数,可能使用字典。 5.提供代码示例和解释。 可能的代码: ```python# 定义七类情感到二分法的映射(假设七类为happy, sadness,anger, fear,disgust, surprise,neutral) emotion_to_binary ={ 'happy': 'positive','sadness': 'negative', 'anger': 'negative','fear': 'negative','disgust': 'negative','surprise': 'positive',# 假设惊喜归为积极'neutral': 'neutral'# 如果必须二分,可归为某一边或排除 }def convert_to_binary(emotion): #如果必须返回positive或negative,处理neutral情况return emotion_to_binary.get(emotion, 'neutral') #或者抛出错误# 示例使用emotions =['happy', 'anger', 'surprise', 'neutral'] binary_emotions = [convert_to_binary(e) for e inemotions] print(binary_emotions) # ['positive', 'negative', 'positive','neutral'] ```但根据用户的问题,可能需要将所有七类都映射到积极或消极,所以可能需要调整,比如将surprise和neutral归为积极或消极。例如: ```pythonemotion_to_binary = {'happy':'positive','sadness': 'negative','anger':'negative','fear':'negative','disgust':'negative','surprise':'positive',# 假设惊喜是积极'neutral': 'negative' #假设中性归为消极 }def convert_to_binary(emotion): return emotion_to_binary.get(emotion,'negative')# 默认处理未知为negative# 测试print(convert_to_binary('happy')) # positiveprint(convert_to_binary('neutral')) #negative print(convert_to_binary('unknown'))# negative ```这样,所有七类都被映射,并且未知情感默认归为消极。解释部分需要说明每个情感归类的理由,比如根据常见情感分析的研究或应用场景。例如,快乐显然是积极,而其他如愤怒、悲伤等属于消极。惊讶可能根据具体情境,但在此假设为积极(如惊喜)。中性可能根据需求处理,这里假设归为消极。 相关问题可能涉及如何处理不确定的情感、其他分类方法、使用机器学习进行自动分类、或者在不同语言中的实现等。</think>以下是七类情感到积极/消极二分法的典型映射方案及实现代码: ```python # 定义七类情感到二分类的映射字典 EMOTION_MAPPING = { # 积极情感 "joy": "positive", "love": "positive", "surprise": "positive", # 假设惊喜场景 # 消极情感 "anger": "negative", "sadness": "negative", "fear": "negative", "disgust": "negative" } def map_emotion(emotion): """将七类情感映射为二分法""" return EMOTION_MAPPING.get(emotion.lower(), "unknown") # 示例使用 if __name__ == "__main__": emotions = ["joy", "Anger", "surprise", "fear", "neutral"] results = [(e, map_emotion(e)) for e in emotions] for original, mapped in results: print(f"{original:8} -> {mapped:8}") ``` 代码解释: 1. 创建映射字典`EMOTION_MAPPING`,其中: - joy/love/surprise 映射为 positive - anger/sadness/fear/disgust 映射为 negative 2. `map_emotion()`函数实现核心映射逻辑: - 使用`.lower()`统一输入格式 - 使用字典的`get()`方法处理未知情感(返回"unknown") 3. 示例演示如何处理大小写不一致和未知情感 典型映射依据: - **积极类**包含明确的正向情绪: - joy(喜悦):核心积极情绪 - love(爱):强烈正向情感 - surprise(惊讶):假设为正向的"惊喜"场景 - **消极类**包含所有负面情绪: - anger(愤怒)、sadness(悲伤)、fear(恐惧)、disgust(厌恶)都是典型的负面情绪
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