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“简单举一个例子，比如‘东坡’二字，在历史典籍里随时会出现，只有在作为主语和宾语，而且谓语为人可以施行或者接受的动作的时候，我们才可以大体判定这里的‘东坡’是指人。”

“因此‘与东坡同醉’，这样的语句我们可以粗判为与苏轼有关，而‘醉于东坡’，东坡不是宾语，我们就让程序认为与苏轼无关。”

“当然也有两可之间的，例如‘东坡有田’，这一类语句就还需要扩展判定，这底下涉及到一整套的句法分析逻辑。”

“最后我们会得到这么一批和苏轼有关的子标签，还有一批与其关连较为紧密的关系人，比如这里的‘苏洵’，‘苏辙’，‘王弗’，‘宋仁宗’，‘曹太后’，‘章惇’等。”

“我们暂时先屏蔽掉这类人物标签，仅通过之前的‘轼’，‘子瞻’，‘东坡’三个标签来确定子标签，开始在文库当中检索。”周至熟练地操作和讲解道：“看，最终我们就会得到几千条与苏东坡有关的资料。”

“当然了，我给几位老师展示的是以前的项目，这是运算后的结果，具体的真实运算过程还是需要一些时间的，不可能这么快。”

“在这几千条记录当中，我们可以分作几类。”周至一敲键盘，数千条记录，分出了好几种颜色。

“一类是包含时间的，一类是包含地点的，一类是包含官职的。”周至再一敲键盘，三类数据开始重新排列聚合：“我们根据苏轼的职官、任职地变化，宋史年号，用字用号的变化等等，便能够将这数千条记录排出一个《苏东坡行状》，并在此基础上排出一个《东坡轶事汇编》。”

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