虽然说是大作业，也做了好几天，但是完全没有什么实际价值...就是把现有的东西东拼西凑一下，发现跑的特别慢还搞了个多核
写这篇blog纯属是我吃饱了没事干，记录一下装env的蛋疼
首先我们是在python下进行的，虽然python本身有点慢，而且多线程8太行，但是架不住他在处理dictionary的时候简单
同时我们需要的库有lucene（建立索引），pyltp（依存句法粉细），wx（画一个很丑的GUI界面，作业要求的）
我惊奇的发现，只有python3.6才能满足这三个库同时存在...
配置环境：我在阿里云上用竞价方式买了一个计算性ecs.ic5.3xlarge，12核12GB，虽然看起来很贵，但是实际竞价的话一天也就10多块钱（结果硬盘比机器贵...）
首先在tuna源上下载anaconda3-5.2，bash安装
更新pip以后就可以直接pip install pyltp了，但是pyltp还有模型数据要单独下载，百度一下就好了
接下来下载pylucene-8.1.1，解压以后按照网上的步骤安装到python里面
最后 conda install wxpython=4.0.4=py36hc99224d_0 安装wxpython，不指定build的话anaconda自动给升级成python3.7就爆了....
到此环境终于搞定了
首先word collocation，也就是常用词搭配，可以用一句话来解释：“元芳 你 怎么 看”
显然“元芳”，”你“，“怎”么都是修饰看的，也就是说虽然”元芳“和“你”在同一句话里面，而且甚至连在一起，但是他们之间其实是没有什么“搭配”的关系的
这时候可以用到一个叫做依存句法分析的东西，也就是可以把一句话里每个词修饰的到底是另外哪一个词给找出来，这样我们就可以得到一句话里的所有“词语搭配”了
这个东西并不需要我来写，使用哈工大写的极烂但是仅此一家的LTP工具可以简单地分析一下，但是有一说一，确实很慢
现在查询一个词“服务”和它搭配最多的词，我们只要找到所有包含“服务”的句子，然后把这些句子给用ltp分析一下，这样就能找到所有修饰“服务”的词了
我们再把它们统计一下个数，出现越多的说明这种搭配越常见，于是就完事了
但是我们发现实际上运算速度非常的慢，因为需要在线依存句法分析，一分钟大约只能处理10000条句子
所以我又使用了python里的mulitprocessing，用满了所有的12个核心，这样子速度大概提升了10倍左右（因为有大量内存拷贝，占用了很多时间）
同时因为我要在两个process里传递dictionary，然而我经过查找发现mulitprocessing.Queue的大小只有65536Byte（大概），所以我只能传递词典的前150个词左右回去，剩下的词出现次数也并不多，所以去掉了也没有关系，最终结果如下：
暂时先写到这里，有空再补
