全文导入即杂多集合录入；

拼音排序即单一集合抽取（去冗存要即去重）从而获得其中言的全域；

分层集合抽取获得其中语的系列子域其中各级子全域除第一级与全域重合之外其它各层均为相应的超子域并且分别按照自然数的顺序逐级递增穷举直至找不到更进一步的分层集合成员（这属于语内部结构的枚举分析）；

分类集合抽取旨在首先分别根据成员文化特征和意化属性及物化标志三分（进而再分别按照八大形式体系细分以及八大学问体系粗分）；

至此单一集合、分层集合、分类集合均从杂多集合里抽取划归为理想集合从而完成了抽象思维的过程。

由于每一篇文章乃至专著或教材甚至畅销书的文本都可按此方式数字化、形式化和结构化乃至对象化，因此，不仅可做到自然语言理解，而且还可做到专家知识表达或获取，进而也可做到软件模式识别，及其有针对性地重用乃至重组或重构。由此就能得到智能化文本分析方法的国际标准，即自动化文本处理标准。不仅言和语的序位结构在三类理想集合里测序定位可全自动化实现，而且，杂多集合的内在结构、形式及其可枚举的数字或载体对象都可在子全域做到各就各位并在超子域做到各取所需且各尽其能或各得其所，基准参照系一目了然，应对参照系也非常清楚且精准到位，充分发挥出其大跨界综合应对能力。在此基础上即可做知识模块大生产，进而显著地提升教学质量和科研效率及服务效能，对于高效的国际交流，对如何引领社会发展，都可准确到位并有利于文化的传承与创新，人与机之间合理分工优势互补高度协作优化互动的过程乃至进程都非常得心应手（这是单纯的人或机两方面分别也都做不到的，因此协同智慧能力及超级智慧系统，由此诞生）

综上所述，得出以下结论：

从杂多集合抽取三类理想集合，语言和知识及软件三大系统工程由此得以完善。

关键词：

关键词：单一集合，分层集合，分类集合，杂多集合，言和语的区分，全域和子域，超子域与子全域。

提示：字式图表音像立体活体八大形式体系；哲逻数自工社心文八大学问体系。