本文主要介绍了如何使用 Python 读取文件并将数据提交到 MySQL 数据库中。文中提供了文件读取和 MySQL 调用的相关代码，包括如何判断字段是否存在、插入数据、更新数据以及提交事务等操作。

ItemStudy 新增利用大语言模型判断，因之前语义判断有问题且不能用 ReverseItem 作判断，现调用大语言模型判断 item 对语义是否相反，将语义相反的 item 对 similarity 取负。在特定模型下选取两端测试，正 correlation 区在现有样例中全部维持原判，负 correlation 区误判率约 0.325。此方法不能很好解决负 correlation 问题，需进一步研究。

文章介绍了在 ItemStudy 中添加了 reverse item 但仍为非线性，给出了相关链接和代码更新。提到对 xy 轴 pivot 尝试非线性相关，展示了 reverse 前后的结果图片。讨论认为区别不大，参数略变，绝对值大相关高，可能是语义“范围”问题，相似度高但相关性负很多的例子中套话结构占空间，被测变量内在相关性也有影响，还指出 item 的 reverse 是对被测变量而言的方向，并非语义方向。

本文通过计算语义相似度和项目相关性，并进行回归分析，发现两者存在显著正相关。作者使用网上收集的 Cattell 16 种人格因素测试的数据进行了初步测试，后续还将处理其他数据集并进行合并。

使用 Python 调用 OpenAI 库计算 Embedding，为后续设计 item 合并算法作实践基础准备，并通过计算余弦相似度判断字符串的相似性。