奋斗了20个小时，终于完成了，本类无需导入任何额外的包，底层细节全部在本类中完成！
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说明，本类通过读入xml文件，并把信息正确分成存入到Guird列表中。通过调用getGuirdList()将返回结果集。要使用其中的某一项，只接到对象中用方法获取即可，希望能够满足楼主的需求！！
TransXml.java
import java.io.*;
import java.util.Vector;
import java.util.Scanner;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.LinkedList;
public class TransXml{
private String xmlAddress;
private VectorGuird guir;//表示一级子目录下的Guird向量
private FileInputStream inStr;
private InputStreamReader inRea;
private int whLayer=0;//标志表的层次，为0表示根表，为1表示第一层子表
private int whiLab=0;//表示当前标签是第几层
boolean isend=false;
boolean isguirs=false;
boolean isguir=false;
StringBuffer str=new StringBuffer();//表示中的词
String strVul;
StringBuffer value=new StringBuffer();//表示具体类容
boolean isWorld=false;
boolean isValue=false;
boolean isSubgu=false;
boolean notEnd=true;
LinkedListGuird linList;
public TransXml(){
}
public TransXml(String xmlAdd){
guir=new VectorGuird();
linList=new LinkedListGuird();
this.xmlAddress=xmlAdd;
System.out.println("开始读取xml文件");
try{
inStr=new FileInputStream(xmlAddress);
inRea=new InputStreamReader(inStr);
}catch(IOException e){
System.out.println("Xml文件地址无效");
}
System.out.println("开始读取xml文件完成！");
Translate();
}
public void Translate(){
Guird theGu=new Guird();
while(notEnd)
{
int tt=-1;
try{
tt=inRea.read();
}catch(IOException e){
System.out.println("字符读取失败！");
}
if(tt==-1){//文件已经读完了
notEnd=false;
break;
}
char ch=(char)tt;
if(ch==''){
//说明，前面如果有类容的话，内容完结
isValue=false;//说明内容已经完了
isWorld=true;//表示下面是里德内容
}
if(ch==''){
isWorld=false;//表示括号内的字符串结束了
strVul=str.toString();//表示当前的目录层次
if(strVul.equalsIgnoreCase("guirds")){//这是配置文件正式开始的标志
isguirs=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("guird")){//说明已经进入guird类
isguir=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("id")){//进入id属性
isValue=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("name")){//进入name属性
isValue=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("ename")){//进入ename属性
isValue=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("parentid")){//进入parentid属性
isValue=true;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("subguirds")){//进入subguirds属性,说明它还有一个字表
isSubgu=true;
linList.addLast(theGu);//做入栈操作,添加到结尾
whLayer++;//原始的值为0，它表示当前操作guird的级数
//那么下面的读取将是新的Guird类，所以要把现在的theGu保存后重新初始化
theGu=new Guird();//初始化，后面接着用
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/guirds")){//这是配置文件结束的标志
isguirs=false;//程序已经阅读完毕XML文件
notEnd=false;
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/guird")){//说明已经结束guird类
isguir=false;//说明一条记录已经完成，所以要对其存储
//theGu的属性是在/标签前就写入完毕了,那么应该写入上级目录中，
//如果是定定及目录，则直接写入给定的Vector
if(whLayer0){//说明还不是根目录
Guird tempguir=linList.getLast();
VectorGuird tempqq=(Vector)tempguir.getSubGuird();
if(tempqq==null){//说明前面的集合为空
tempqq=new Vector();
}
tempqq.add(theGu);//集合中增加这一项
tempguir.setSubGuird(tempqq);
linList.removeLast();//移动原来的换新的内容
linList.add(tempguir);
theGu=new Guird();//重新初始化供后面使用，并不要去改变whLayer值
}else if(whLayer==0){//这说明当前的theGu是指1级子目录，
guir.add(theGu);//添加一条记录到Vector
theGu=new Guird();// 重新初始化以便下次正确用到
}else{
System.out.println("xml文件标签错误！");
notEnd=false;
}
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/id")){//结束id属性
isValue=false;
theGu.setId(new Integer(value.toString()));
value=new StringBuffer();
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/name")){//结束name属性
isValue=false;
theGu.setName(value.toString());
// System.out.println("这里写入的名字是："+theGu.getName());
value=new StringBuffer();
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/ename")){//结束ename属性
isValue=false;
theGu.setEname(value.toString());
value=new StringBuffer();
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/parentid")){//结束parentid属性
isValue=false;
theGu.setParentId(new Integer(value.toString()));
value=new StringBuffer();
}else if(strVul.equalsIgnoreCase("/subguirds")){//结束subguirds属性,字表完成
isSubgu=false;
//刚刚结束的这个Guird就是whLayer级子目录
//要判断是根类还是那一级子目录
whLayer--;//表示上一级目录
if(whLayer0){
theGu=linList.getLast();//成为当前节点
//所以当前操作对象又将是刚从LinkedListed中取出的那个
linList.removeLast();//已经用过了，最后一个移除，相当于退栈
}
else if(whLayer==0){//根节点下
theGu=linList.getLast();
linList.removeLast();
}else{
notEnd=false;//因为whLayer不可能小于0
System.out.println(xmlAddress+"标签不完整！请检查！");
break;
}
}
strVul="";
str=new StringBuffer();//重新初始化，准备后面使用
}
if(isWorld==true){
if((char)tt!=''(char)tt!='')//因为具有延时性所以要增加这个条件
if(tt!=32tt!=9)//它不为空格和Tab,即在xml中标签内的内容将忽略Tab和空格
str.append((char)tt);
}
if(isValue==true){//当前是类容属性值
if((char)tt!=''(char)tt!=''){
if(tt!=32tt!=9)//它不为空格和Tab
value.append((char)tt);
}
}
/**
* 为什么这里注释掉了，因为前面以当发现value值取到最后一位后就设置isValue为false
* 但是要当下一个/结尾标签完才会调用value值并进行操作，所以，value不能立刻变为空内容
* 那么当它被使用后，采设置新的对象是可取的
* else{
* value=new StringBuffer();//避免干扰下次
* }
*/
}
try{
inRea.close();
inStr.close();
}catch(IOException e){
System.out.println("流关闭失败！");
}
}
public Vector getGuirdList(){
return this.guir;//获得最终的子目录列表
}
/**
* 原来写的main方法进行测试，在这里就省略了
*/
}
Xml文件中guirds标签中，有几对guird标签就会返回几条结果，当然guird是指在guirds目录下的第一层标签，而其他的二级guird标签中的内容则存在相应的ListGuird subGuird中。
That's all !
机器内存不够。这个程序很吃内存。我也是这样。增加了个内存条。
python一问一答代码步骤：
1、对问答库进行拆分，将文本分别拆分为问题库和答案库。
2、将问题进行文本处理：循环遍历问题库里每一个问题。对每一个问题进行文本处理：首先加载停用词库，对问题用nltk分词进行小写化、去停用词、数值归一后重新加入到一个问题库，对这个已经处理完的问题库用zipf定律进行词频过滤。对输入的问题进行文本处理。将处理好的问题库词向量化(用qlove或word2vec，包子词向量化是将词向量相加取平均)后计算问题库向量L2范数。将处理好的输入问题词向量化并计算问题向量L2范数。
3、建立一个简单的倒排表。
4、利用倒排表计算问题库词向量和输入问题词向量的余弦相似度。
5、建立优先队列，采用(优先级(余弦相似度)，与相似度对应的问题答案下标)(值越小，优先级越大)找出ToD所对应的答案下标。
6、根据找出的答案下标到答案库里遍历打印即可。
作者：Richardmore
这本书可以说是机器学习的经典学习之作。以前在上机器学习这么课的时候，很多细节还没联系到，结果在读论文中就显得捉襟见肘。本文打算理清楚这本书的脉络，也顺便为学习机器学习的人打下一个学习路线图。
1. 排除两块内容
现排除第五章的内容神经网络，之所以把神经网络先单列出来，原因一是一个比较独立的研究脉络，二是因为这部分因为深度学习的原因太热了，所以我认为在学习机器学习中把神经网络单列出来学习，在交大的研究生课程安排中，神经网络是机器学习的后续课程。
对于第6，7章，也不在下面的学习路线中，因为这部分是关于核技巧方面的，主要是就是高斯过程回归，高斯过程分类以及SVM等内容。
2. 一个概率图框架为中心视角
排除了上面几章的内容，PRML书中可以用下面的学习路线图覆盖，通过这个图可以理清楚了各个内容的不同角色。
img src="" data-rawwidth="1888" data-rawheight="412" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1888" data-original=""
说明：
（1）一般模型中都会有隐变量因此，，因此对于P（X）的采用MLE学习的另一个技巧,便是第九章 EM算法。条件是在M步时，Q要可以被analytically computed。
（2）至于为什么近似，Exact Inference is hard we resort to approximation
3. 隐变量技巧
下面我们看看另外一个视角：隐变量技巧。隐变量不仅可以使得模型的表达能力丰富起来，而且通常对于隐变量往往富有一定的实际意义。
img src="" data-rawwidth="1764" data-rawheight="422" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1764" data-original=""
说明：
（1）这里所谓的结合模型中，在PRML中最后一章仅仅提到了以加法的方式进行模型集合，也就是mixture of experts，在论文Hinton G E. Training products of experts by minimizing contrastive divergence[J]. Neural computation, 2002, 14(8): 1771-1800. 提出了product of experts 模型，也就是以乘法的方式进行结合，RBM就是一种特殊的product of experts 模型，而高斯混合模型便是加法模型的代表。
（2）隐变量的技巧是机器学习中一种重要的技巧，隐变量的加入不仅仅增加了模型的表达能力，而且，隐变量还可以被赋予某种特殊的意义，比如RBM模型中隐变量h被当成显变量v的特征抽象。这当然归根结底是因为隐变量模型确实是现实世界真实存在的情况，unobserved but important variables do exist! 当然隐变量的引入也为模型的推断带来了新的挑战，有很多比较好的隐变量模型往往找不到很高效的方法，而被限制着。
4. 例子说明
下面分别从上面两个视角来分析RBM模型，贝叶斯线性回归和序列模型。
4.1 RBM模型
RBM模型是一个无向2层对称的图模型，从隐变量的视角来看，它是一个以乘法方式结合的distributed models。当然隐变量的引入增加了模型的复杂性和表达能力，但是也为学习，推断带来了问题。对于RBM的参数学习，因为是无向图，所以采用MLE最大化P（X），但是由于此时P（X，Z）难以评估，所以
img src="" data-rawwidth="834" data-rawheight="94" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="834" data-original=""
很难计算，没有在RBM的学习中不能像高斯混合模型那样可以采取EM算法。因此只能采取最为标准的做法，求取P（X）的梯度，结果梯度公式如下：
img src="" data-rawwidth="800" data-rawheight="90" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="800" data-original=""
然而对于计算后面的model部分的积分需要知道模型的概率分布，评估模型的概率分布需要计算一个标准化的分母，难以计算。因此就需要依赖近似，由于p（v｜h），p（h｜v）都是可以分析公式表达，因此采用Gibbs sampler来数值逼近积分。当然后来Hinton G E. Training products of experts by minimizing contrastive divergence[J].发现对于这一部分，Gibbs sampler 不需要多部的迭代，一次迭代就可以了，从而使的训练RBM的时间代价大大降低了，后来（A fast learning algorithm for deep belief nets，2006）提出了贪婪式的训练多层DBN（stacked RBM），每层都是训练RBM，从而使的深度学习焕发新的活力（Reducing the dimensionality of data with neural networks，2006）。
4.2 贝叶斯线性回归Bayesian Linear Regression BLR
这个模型是最为基础的，这个模型在PRML中，利用直接推断，变分法推断，MCMC采样都是可以做的；因此便于比较不同算法得到的结果。之前，本来打算在这里以LDA主题模型来举例，虽然LDA的EM算法， 变分法，以及Gibbs sampling 都是可以做的，但是模型太复杂，所以果断放弃了，以BLR模型作为例子说明。
BLR是一个有向图模型，是一个典型的贝叶斯网络（虽然简单一点）。如果以一个贝叶斯的视角来看，其中的隐变量便是线性参数w，以及各种超参数α,β.....，在贝叶斯的处理视角之下，这些都会赋予一个先验分布。当然，有些模型书中也提到，有不同层次上的贝叶斯网络。有的是仅仅对参数w赋予一个先验分布，而对于其他的参数（hyperparameter）仅仅是作为模型参数，就是假设是一个渡固定的数值，然后再通过learn evidence function，其实说白了就是MLE，来寻找最佳的超参数α,β....。相比于把线性参数w，以及各种超参数α,β.....全部作为放入到贝叶斯网络中，这样的做法显然简化了模型，降低了贝叶斯网络的复杂性。这个技巧也在多处的论文中出现。
从隐变量的角度来看，由于BLR模型相对简单，其中并没有随机隐变量，仅仅是一些参数w，以及各种超参数α,β..的环境隐变量。
4.3 序列模型：隐马尔可夫链HMM与条件随机CRF
隐马尔可夫链HMM这个模型是一个有向图模型，典型的贝叶斯网络，只不过这个网络是一个线性链（linear chains），因此可以进行分析上推断，要知道对于一般网络，并不存在通用的实用的inference算法。因为HMM是一个有向图模型。但是（1）在PRML书中，以及李航《统计学习》中并没有把其当作一个贝叶斯网络来进行处理，对所有的参数比如发射概率，转移矩阵概率都是模型的参数，而不是通过赋予一个先验分布，从而纳入到贝叶斯网络框架之中。因此对于模型而言，关键的便是通过MLE最大化P（X）来学习模型的参数，因为这里的有隐变量，因此在PRML，以及《统计学习》中都是通过EM算法做的。（2）其实，HMM是一个典型的线性链式的贝叶斯网络，因此对于通过对其参数赋予先验分布，进而从贝叶斯的角度，来对模型进行推断是一个非常自然的想法。我在论文Sharon Goldwater， Thomas L Griffiths 论文 A Fully Bayesian Approach to Unsupervised Part-of-Speech Tagging，中作者采用了Bayesian HMM 重新做了POS任务。作者在文中还详细罗列了Bayesian HMM 相比普通的HMM的优点：（a）可以使用先验知识，例如在POS中语言的认知可以加入到先验分布之中，而且（b）贝叶斯的推断，是通过一个后验分布推断参数，相比MLE点估计，会更加准确。对于贝叶斯的推断，作者在文中使用了Gibbs sample抽样实现了数值采样推断模型。最后作者比较了Gibbs sample＋Bayesian HMM和普通的HMM ＋EM，在POS任务效果更加好。另外，对于本论文的作者Thomas L Griffiths，第一次接触这个学者，是在读Gibbs sample in LDA这篇文章，作者推导了LDA的各种的条件分布，然后基于Gibbs sample 进行采样，记得Github上有Java版的实现代码，其推导十分严谨，并且有代码辅助，是学习LDA的一个捷径。在近似推断方面可以看出Thomas L Griffiths是一个坚定的数值采样学派，而LDA的开山之作《Latent Dirichlet Allocation 》的作者David M. Blei，看了作者部分文章以后，发现这个人是在近似推断方面是一个变分法的坚定学派，在《Latent Dirichlet Allocation 》之中，便是通过变分法进行推断了，David M. Blei还写了一个关于变分法的入门讲义pdf，网上可以搜到。所以回看我们概率图视角，做机器学习推断是不可避免的，有的是变分法近似，有的是数值采样近似，也有的是EM算法试一试。至于选择哪一种，就看你的问题哪一个比较简单了。但是好像有的人对这些方面各有偏爱。
再说一下条件随机场CRF，相比与HMM，这也是一个序列模型，在很多的NLP任务中，CRF都是state of art 的算法，毕竟人家可以方便的特征工程嘛。但是这种日子被深度学习取代了，在NLP方面，RNN（递归神经网络）要比CRF表现更好，见我之前博文基于RNN做语义理解和词向量。先不说这么远，CRF的模型架构上是一个典型的无向的链式概率图模型，因此，（回看我们概率图的视角），CRF的关键问题便是如何进行学习了P（X），好在求其该模型直接求其梯度并没有太大的困难，具体可以参见李航的《统计学习》。
5 结束语
这篇文章，从概率图，隐变量两个视角对PRML中各个章节进行了串联，并以RBM，BLR，序列模型（HMMCRF）具体说明这种串联。