大庆主体结构检测（subject-verb-object structure detection）是一种用来分析自然语言句子中主语、谓语和宾语的方法。在自然语言处理和文本分析中，主体结构检测是一个重要的环节，它能帮助我们理解句子的语义和结构。然而，主体结构检测常常面临一些常见的问题。为了避免这些问题，我们可以采取以下措施：

1. 使用合适的算法和工具

使用合适的算法和工具是避免主体结构检测问题的关键。现在有许多自然语言处理的工具和库可以帮助我们实现主体结构检测，比如NLTK、spaCy和Stanford CoreNLP等。这些工具有着较高的准确性和鲁棒性，可以有效地解决主体结构检测中的问题。

2. 处理复杂的句子结构

在实际应用中，我们常常会遇到一些复杂的句子结构，比如从句、并列关系等。这些复杂的结构会给主体结构检测带来一定的困难。为了避免这个问题，我们可以在进行主体结构检测之前，先对句子进行语法分析和句法树构建，然后再利用这些信息进行主体结构检测。

3. 考虑动词的形态和词性

在主体结构检测中，动词是非常重要的一个成分，因为它能帮助我们确定句子的谓语部分。然而，不同的动词可能有不同的形态和词性，比如时态和语态的变化，不规则动词等。为了避免主体结构检测的常见问题，我们应该考虑动词的形态和词性变化，采取相应的处理方法。

4. 处理省略和倒装结构

在某些情况下，句子中的主语或宾语可能被省略或者倒装，这会给主体结构检测带来困难。为了解决这个问题，我们可以首先识别出这些省略和倒装结构，然后根据上下文进行推测和补全。另外，我们还可以利用语料库和机器学习等方法来训练模型，提高主体结构检测的准确性。

5. 结合上下文信息

在主体结构检测中，上下文信息是非常重要的。通过结合上下文信息，我们可以更准确地判断句子中的主语、谓语和宾语。例如，通过分析上下文的语境和逻辑关系，我们可以推测出句子中的缺失成分，或者确定句子中的重要成分。因此，在进行主体结构检测时，我们应该充分利用上下文信息，以提高准确性和鲁棒性。

总之，为了避免主体结构检测的常见问题，我们可以使用合适的算法和工具，处理复杂的句子结构，考虑动词的形态和词性，处理省略和倒装结构，以及结合上下文信息。通过采取这些措施，我们能够更准确地分析和理解自然语言句子的主体结构，提高自然语言处理和文本分析的效果和质量。