AI摘要： 文章介绍了如何使用Python处理文件读取和MySQL数据库操作。文件读取部分通过递归函数定位所有.json文件的位置。MySQL操作包括查询、插入和更新数据表，以及确保事务提交和数据库连接关闭。此外，还提到了Python列表的append()方法在添加字典时的行为。

AI摘要： 该研究通过添加reverse item探讨了非线性相关性。结果显示参数略有变化，但整体差别不大，且绝对值相关性很高。讨论中提及语义可能影响相似度，且被测变量内在相关性也很重要。此外，强调了对于被测变量而言的Reverse方向，并非语义上的方向。

AI摘要： 本文介绍了一个关于语义相似度与项目相关性的研究。研究使用Embedding计算余弦相似度，并通过皮尔森相关系数$r$进行分析。初步结果显示，语义相似度与相关性之间存在显著正相关（$r = .620, p < .001$），但作者指出这可能是由于直接取了绝对值而非根据语义相反取负值。后续分析将基于一个包含约五万条数据的子集，并计划合并其他数据集进行深入研究。数据来源于Cattell的16 Personality Factors Test的在线答案。

AI摘要： 使用Python调用OpenAI库计算Embedding是为了准备后续设计item合并算法的实践基础。首先，设置环境变量包括OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL以验证和使用自部署的OneAPI。然后，通过调用OpenAI库生成实例，并调用Embedding函数指定字符串和模型来获取向量表示。可以更换模型以获得不同结果。定义函数时，可以指定传入参数的类型。利用sklearn库计算余弦相似度，注意要传入一个数组。最后，给出了示例代码，演示了如何使用OpenAI库计算Embedding并计算余弦相似度。

AI摘要： 量表项的内部一致性通过Cronbach's α来评估，该指标反映了量表项在测量同一构念时的一致性。Cronbach's α的值介于0到1之间，数值越高，表明量表项间的内部一致性越好。计算公式为：α = (k / (k-1)) * (1 - (Σσ_i^2 / σ_T^2))，其中k是项数，σ_i^2是各量表项的方差，σ_T^2是总分的方差。实际操作中，常借助统计软件快速准确地计算Cronbach's α值。