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背景
管道和过滤器架构模式
该主题的读者 –开发人员，架构师
道主题
让我们深入了解基本概念
矿泉水制造厂有水源。但它包含病毒、细菌、颜色、盐、沙子、石头和草。因此，他们需要进行水处理来清洁水。
解决方案：他们可以添加少量过滤器来清理通过管道的污水。因此，他们将能够将矿泉水储备到水箱中。
筛选
过滤器具有输入管道和输出管道。
管道和过滤器
过滤器通过管道连接，一个过滤器的输出是下一个过滤器的输入。
管道和过滤器建筑风格
它有两个子系统，即管道和过滤器。
你什么时候需要使用它
如果您有需要一系列流程的连续数据流。
使用管道和过滤器架构模式实现 AI 工具
问题
组织需要验证其员工的教育历史。比如说，我是那个组织的员工，我已经完成了计算机科学的学士和硕士学位。该组织将考虑我的最高学位类别。我的意思是，我有两个学位，学士和硕士。与学士学位相比，硕士学位是最高的学位。现在他们将验证硕士学位。在这种情况下，学士学位将被忽略。
因此，他们需要一种能够找出最高学位的工具。它有两个部分：
分类学位类别
如果员工拥有理学学士和理学硕士等学位，则：
处理数据以过滤出最高达到的程度
微型 AI 工具的基本概念
初始数据和数据源
数据源 – 字典
取2个数据源字典如下：
- 二级词词典：这个词本身没有任何意义，但有助于造句。所以，我猜，这些词得1分。下表给出。
- 主关键词词典：这个关键词将有助于确定学位的类别。我的意思是——如果我们知道关键词是学士、硕士或文凭，那么我们可以确定学位是有意义的。所以，我猜这些词得5分。
管道和过滤器核心接口类图
核心接口的实现
接口使用泛型类型。因此，定义您自己的数据输入模型以及接收器模型。我们需要在过滤器类中使用它。
过滤器实现
候选过滤器类将继承FilterBase该类，我们只需要实现一个称为流程的方法。现在我们可以根据需要实现任意数量的过滤器。
注：没有面向对象基础理解不了这些话。
数据传递到框架的通道
渠道的并行过程
我们可以包含我们需要的尽可能多的过滤器和通道。每个输入都将通过 Channel 并且每个通道都将保存一个过滤器列表。比如说，如果我们有 5 个教育历史——这意味着，我们需要 5 个通道，并且它将同时运行以用于并行进程。
找出最高学位的例子
输入输出
输入：接受错误输入：理学学士硕士 bla bla
预期类别：学士
来自过滤器的数据处理序列
DegreeMatchFilter：查找关键字
输入错误：Master of Bachelor Science bla bla :(
清洁关键字：Master Bachelor Science
InsertPointToSentenceFilter
从关键字字典中，每个单词的点：
第 1 步：匹配来自数据源的文本
结果取决于关键字：Master; Bachelor; Science
[0]：“理学硕士”
[1]：“硕士学位”
[2]：《工商管理硕士》
[3]：“大师”
[4]：《文学硕士》
[5]：“硕士”
[6]：“理学学士”
[7]：“文学学士”
[8]：“学士学位”
[9]：“学士”
[10]：“学士”
[11]：《工商管理学士》
[12]：“学士学位（±16年）”
[13]：“理学学士”
[14]：“护理学学士”
[15]：“理学学士”
[16]：“理学士”
[17]：“理学硕士”
[18]：“科学助理”
[19]：“应用科学副学士”
[20]：“理学硕士”
[21]：“理学学士”
[22]：“护理学学士”
[23]：“科学协会”
第 2 步：计算每个句子的分数
步骤 3：匹配并删除与 Max Point 比较的句子
根据步骤 3 的表格，最大点为6。因此，删除所有小于 的句子6。
删除重复的句子和这些步骤的输出是：
DegreeCategoryFilter: 找出类别
DegreeRankFilter：查找排名点
DegreeCategoryProbabilityPartAFilter：应用概率
可能性
DecisionMakingInputFilter：删除较低的类别和排名
找出类别和pank点。根据上表，最高点为13.5。因此，删除所有小于 13.5 的句子。
FinalDecisionMakingOutputFilter：最终输出
最高分是 13.5，类别是单身汉。
因此，输出：Bachelor of Science :==> Points [13.5]; 单身汉 :=> 排名 4
因此，学士学位是需要验证的最高学位。
类别：学士；排名： 4
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