一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。...算法：将字符串读入数组，使用三向基数快速排序对它们进行排序，并计算它们的频率计数。加速奖励：在三向分区期间计算计数。缺点：使用空间存储所有字符串。备选方案：TST。 对均匀分布数据进行排序。...对长度为 L 的每个子串进行哈希处理，并检查任何哈希桶是否包含每个字符串的（至少）一个条目。 所有匹配。 修改 KMP 以在线性时间内找到所有匹配（而不是最左匹配）。 斐波那契字符串。...至少有 3 个字符，并且第三个字符为 0 0 的数量是 3 的倍数 以相同字符开头和结尾 奇数长度 以 0 开头且长度为奇数，或以 1 开头且长度为偶数 长度至少为 1 且最多为...递归地为 C1 和 C2 构建树，从 0 开始为 C1 的所有码字，从 1 开始为 C2 的所有码字。为了实现第一步，香农和范诺建议按频率对码字进行排序，并尽可能地将集合分成两个子数组。 解决方案.
词法分析 输入源程序(字符串)根据语言的词法规则对构成源程序的字符串进行扫描和分解识别出一个个的单词 单词内部表示形式： 二元式 (class,value) class：单词类型 value：单词值...语法分析 输入单词符号串根据语言的语法规则对单词符号串进行扫描和分解识别出各类语法单位。...语义分析与中间代码产生 输入各类语法范畴根据语言的语义规则，分析其含义，并进行初步翻译 产生中间代码 中间代码： 结构简单、含义明确的记号系统 介于高级语言与低级语言之间，与目标机无关...语义分析程序与中间代码产生器 优化器 目标代码生成器 表格管理 出错处理 遍 ：从头到尾对源程序及其内部表示 扫描一次，并作有关的加工处理 从源程序扫描是第一遍输入每前一遍的输出是后一遍的输入...由文法Ｇ产生的所有句子的集合。 Ｌ(Ｇ)＝{α｜Ｓ＝+＞α &α∈ＶT*} 文法G的作用： 以有限的规则描述无限的语言现象。 有限： 产生式集合，终结符集合，非终结符集合。
最简单的编码是将单词映射到数字表示的字典，但这无法对以前看不见的单词进行编码，因此词汇量有限。 N-gram 编码可以提高性能，但会以指数方式增加字典大小，同时无法解决看不见的词问题。...4) 删除：删除控制字符，例如退格符，被注入到一个字符串中，以从其视觉渲染中删除注入的字符，以扰乱模型的输入。...第一个文档定义了一个字符映射，这些字符在 Unicode 规范中是同形的，因此应该映射到字体实现中的相同字形。第二个文档定义了一组可能在视觉上混淆的字符，即使它们不是用完全相同的字形呈现的。...例如，对于固定大小的海绵，攻击者可以将单个字符替换为外观相同但处理时间较长的字符。如果可以容忍输入大小的增加，攻击者还可以注入不可见字符，迫使模型花费额外的时间来处理其输入序列中的这些额外步骤。...鉴于此攻击的概念来源源于逻辑和视觉文本编码表示的差异，一个解决方案是呈现所有输入，使用光学字符识别 (OCR) 对其进行解释，并将输出输入到原始文本模型中。
堆（Heap）：是一种特殊的树结构，它通常用于实现优先队列和堆排序等算法。堆分为最大堆和最小堆，最大堆的每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。...它基本思想是将一组字符串按字符顺序存储在树形结构中，利用相同的前缀来合并重复节点，从而实现快速的字符串查找和搜索。...当插入或搜索一个字符串时，从根节点开始，依次遍历字符串的每个字符，如果存在该字符对应的子节点，继续向下遍历，否则新建一个子节点，并将指针指向该节点。当遍历完整个字符串后，标记最后一个节点为单词结尾。...可以实现自动补全功能：Trie树可以在每个节点记录一个字符串，因此可以在输入一个前缀时，自动补全所有以该前缀开头的字符串。缺点：空间复杂度高：Trie树中可能会存在很多节点，因此需要占用较多的空间。...单词统计：如在一组文本中统计单词出现的次数，可以将单词插入到Trie树中，并在每个单词的结尾节点记录出现的次数。IP地址的路由查找：在路由表中查找与给定IP地址最长匹配的前缀。
不同的方法都创建监督训练实例，其目标是从其上下文中预测单词，或从单词中预测上下文。 训练词语嵌入大量未注释数据的一个重要好处是它为未出现在有监督训练集中的词提供了向量表示。...训练模型以良好地执行辅助任务将产生良好的词嵌入，以将词与上下文相关联，这进而将导致类似词的嵌入向量彼此相似。 语言建模启发式方法，例如GloVe使用的辅助任务，其目标是根据其上下文预测单词。...Collobert和Weston采用基于边际的二进制排序方法，对前馈神经网络进行训练，以对不正确的（w，c）对进行评分。...5.5.5 基于字符和子字的表示 一组有趣的工作尝试从组成它的角色中推导出一个单词的矢量表示。这些方法对于本质上是句法的任务可能特别有用，因为单词内的字符模式与其句法功能密切相关。...这些方法还具有产生非常小的模型尺寸的益处（对于字母表中的每个字符，只需要存储一个矢量以及少量的小矩阵），并且能够为每个可能遇到的单词提供嵌入矢量。
,键反射查找上次f{char}所查找的字符 E.查找并手动替换 1.*进行查找，一是光标会跳到下一个匹配项上，二是所有出现这个词的地方都会被高亮显示出来。...2.在插入模式中使用up/down/left/right会重置修改状态 B.构造可重复的修改 1.db命令删除从光标起始位置到单词开头的内容，但会原封不动地留下最后一个字符 2.x删除当前字符 3.b把光标移到单词的开头...:[range]move{address}，简写:m，移动行 C.在指定范围上执行普通模式命令 1.:’normal，为“对高亮选区中的每一行，对其执行普通模式下的命令” 2....上一单词的开头，e下向移动到当前 单词/下一单词的结尾，ge反向移动到上一单词的结尾 D.对字符进行查找 1.f{char}命令会在光标位置与当前行行尾之间查找指定的字符，如果找到了就会把光标移到此字符上...以i开头的文本对象会选择分隔符内部的文本，而以a开头的文本对象则会选择包括分隔符在内的整个文本。
因此，首先，我们对输入句子进行标记化，然后将其转换为标记序列。然后将序列中的每个标记嵌入到大小为512（根据原始论文）的向量中，并将预训练的Word2Vec嵌入用于词汇表。...要计算自我注意力，首先，我们需要根据其嵌入向量为输入句子中的每个单词创建3个向量，分别称为查询，键和值。这些向量通常较小。在变换器模型中，这三个向量是64维向量。...我们将通过在一个单词中进行所有操作来进一步理解这一点，并且对句子中的所有单词都将执行相同的操作。 ? 计算自注意力的第一步是计算句子中所有单词的分数。...解码器的输入将向右移一个位置，并将单词令牌的开头用作第一个字符令牌，并将以嵌入方式编码的单词的目标序列与位置编码一起传递。...解码器具有一个如下所示的附加多头注意块，该块从输入序列和目标序列中获取嵌入信息，以确定输入序列中的每个单词与目标序列中的每个单词如何相关。 ?
它计算文档中每个词的频率，并通过词在整个语料库中的频率的倒数对其进行加权。最后，选择得分最高的词作为关键词。 TF-IDF 的公式如下： 其中 t 是观察项。...4、生成 n-gram 并计算关键字分数——该算法识别所有有效的 n-gram。n-gram 中的单词必须属于同一块，并且不能以停用词开头或结尾。...然后通过将每个 n-gram 的成员分数相乘并对其进行归一化，以减少 n-gram 长度的影响。停用词的处理方式有所不同，以尽量减少其影响。 5、重复数据删除和排名——在最后一步算法删除相似的关键字。...基于图的方法 基于图的方法从文档中生成相关术语的图。例如，图将文本中共同出现的术语连接起来。基于图的方法使用图排序方法，该方法考虑图的结构来对顶点重要性进行评分。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。
无条件退出 ZZ 存盘并退出 :wq 存盘并退出 保存部分文件 :m,nw 将 m 行到 n 行部分的内容保存到文件 中 :m,nw >> 将 m 行到 n 行的内容添加到文件 的末尾...字符 h左移一位,l右移一位 单词 w/W 移动到下一单词的开头 b/B 移动到上一单词的开头 e/E 移动到光标所在单词的末尾 f 快速移动到下一个字符的位置 行 j 下移一行 k 上移一行 0...移到当前行开头 ^ 移到当前行的第一个非空字符 $ 移到当前行末尾 :n 移动到第 n 行 句子 ) 移动到当前句子的末尾 ( 移动到当前句子的开头 段落 } 移动当前段落的末尾 { 移到当前段落的开头...G 移动到文件末尾 gg 移动到文件开头 :0移动到文件第一行 :$ 移动到文件最后一行 文本编辑 与光标移动一样，Vi/Vim 中关于编辑操作的命令也比较多，但操作单位要比移动光标少得多。...sort 将文件内的所有内容排序 other 先定单位再定量 操作对象的范围计算公式为：操作范围 = 操作次数 * 操作单位。比如：5h 命令左移 5 个字符，8w 命令右移 8 个单词。
所以说白了，在本节中，我们不会讨论根据语义来将词汇分组的方法，例如识别所有宠物或所有英国城镇名。 这两种方法分别是“词干提取”和“词汇拆分”。前者的算法依赖语言，而后者不是。我们将分两部分来分析。...在词干提取中，两种类型的语言往往会遇到许多问题。第一种是黏着语。我们不谈其语言学意义，其问题就在于黏着语的词根堆满了前缀和后缀。...字符序列以滑动的方式构建，在每个步中前进一个字符，以指示字的边界的特殊符号开始和结束。例如，happy的 3 元模型是： $ha hap app ppy py $ 用符号$来表示单词的开始和结束。...需要注意几点：n 元模型的顺序和拼写错误。n 元模型的顺序无关紧要，从理论上说，完全不同的单词可能碰巧具有相同的 n 元模型。不过在实践中，这不会发生。...限制和有效性 这种技术的巨大优势在于，它不仅仅是算法简单，而且还适用于所有语言。你不需要为法语建立不同于英语的 n 元模型，制药以相同的方式拆分这些单词就好。
本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权...注意到Yake会区分大写字母，并对以大写字母开头的单词赋予更大的权重。...最后，位于相同序列中的单词被分配到文本中的相同位置，并一起被视为候选关键字。...TextRank算法是利用局部词汇之间关系（共现窗口）对后续关键词进行排序，直接从文本本身抽取。...根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。 对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。
首先从根结点的子结点开始与 word 第一个字符进行匹配，一直匹配到前缀链上没有对应的字符，这时开始不断开辟新的结点，直到插入完 word 的最后一个字符，同时还要将最后一个结点isEnd = true...只删除了单词"ab" ? 只删除了单词"aec" 实现：我们首先要一直递归匹配到 word 的最后一个字符，并将最后一个字符对应结点的isEnd置为false，然后逐步删除并返回上一个结点。...完整代码我贴在了文末，里面额外实现了查找 Trie 中所有单词和查找以指定前缀开头所有单词的方法，同时还进一步简化了代码。...查找或插入一个长度为 L 的单词，访问 next 数组的次数最多为 L+1，和 Trie 中包含多少个单词无关。 Trie 的每个结点中都保留着一个字母表，这是很耗费空间的。...如果 Trie 的高度为 n，字母表的大小为 m，最坏的情况是 Trie 中还不存在前缀相同的单词，那空间复杂度就为 O(m^n)。 最后，关于 Trie 希望你能记住 8 个字：一次建树，多次查询。
在这三种语言中， 字母表都是 ASCII 字符集。 以这种方式谈论语言时，我们并没有给其中的字符串赋予任何含义，而只是企图确定每个 字符串是否属于其语言。...在确定的有限自动机（DFA）中，不会有从同一状态出发的两条边标记有相同的符号。...DFA 以如下方式接收或拒绝一个字符串： 从初始状态出发，对于输入字符串中的每个字符，自动机都将沿着一条确定的边到达另一状态，这条边必须是标有输入字符的边。...计算 {1} 的 \epsilon 闭包，显然，不接收输入中的第一个字符，就不可能到达其他状态，因此首先根据字符 i 来进行转换。...——对进行词法分析的源程序中的每一个字符都做这种运算几乎是不现实的。
在字符串中, 每个元素都表示字符串中的每个字符。 Sorted()不会以不同的方式处理句子, 它会对每个字符 (包括空格) 进行排序。 ...如果可以比较列表中的值, 并且不会抛出TypeError, 则可以对列表进行排序。这样可以防止使用本质上不可排序的值对迭代进行排序, 并生成可能没有意义的输出。 ...此示例说明了排序的一个重要方面：排序稳定性。 在Python中，当您对相等的值进行排序时，它们将在输出中保留其原始顺序。 即使1移动，所有其他值都相等，因此它们保持相对于彼此的原始顺序。...列表中每个元素的长度由len()确定，然后以升序返回。 让我们回到前面的例子，当案例不同时按第一个字母排序。...如果您有一组学生并需要按最终成绩(从最高到最低)对其进行排序，则可以使用lambda从该课程中获取成绩属性： >>> from collections import namedtuple>>> StudentFinal
然后，他又把这些字母放进了 200 个网格中（每个网格有 10×10 个字符），并对每行每列中元音的数量进行统计，然后将这些结果进行了整理。 对于不知情的旁观者来说，马尔科夫的举止略显诡异。...在最初的控制实验中，他先从包含 27 个符号的字母表（26 个字母，加上一个空格）中随机抽取字母以生成句子，并获得以下输出： XFOML RXKHRJFFJUJ ZLPWCFWKCYJ FFJEYVKCQSGHYD...QPAAMKBZAACIBZLHJQD 香农说，这句话是毫无意义的噪声，因为当我们交流时，我们不会以相同的概率选取字母。...为了解决这个问题，Shannon 修改了他的原始字母表，使得这个模型更精确地对英语的概率进行建模——他从字母表中提取出 E 的可能性比 Q 的可能性高 11％。...香农通过马尔可夫的理念揭示了英语的统计框架，并表明通过对该框架建模（通过分析字母和单词相互组合出现的相关概率），这些模型可以生成真正意义上的语言。
题目 给定一个由空格分割单词的句子 S。每个单词只包含大写或小写字母。 我们要将句子转换为 “Goat Latin”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。...山羊拉丁文的规则如下： 如果单词以元音开头（a, e, i, o, u），在单词后添加"ma"。 例如，单词"apple"变为"applema"。...如果单词以辅音字母开头（即非元音字母）， 移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加"ma"。 例如，单词"goat"变为"oatgma"。...根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从1开始。 例如，在第一个单词后添加"a"，在第二个单词后添加"aa"，以此类推。 返回将 S 转换为山羊拉丁文后的句子。...来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/goat-latin 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
例子如下： 赛马比赛中，有两组赛马共八匹，获胜的概率如图： ? 赛马信息 对于第一组而言概率一样，很难猜测哪匹马会赢，对于第二组来说，很明显可以得出结论A马更容易获胜。...从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。...换个思路想： 假设我要查询的单词是abcd，那么在它前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的显然不必考虑，而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。...同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的，一次次缩小范围和提高针对性，这样一个树的模型就渐渐清晰了。...请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 提示：利用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
你可以使用这些模型从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用你自己的数据对这些模型进行微调，以完成特定的任务(分类、实体识别、问题回答等)，从而生成最先进的预测。 为什么要使用BERT的嵌入？...，在前面加上“##”来表示这种情况 单个字符 要在此模型下对单词进行记号化，tokenizer首先检查整个单词是否在词汇表中。...我们甚至可以平均这些子单词的嵌入向量来为原始单词生成一个近似的向量。 下面是词汇表中包含的一些令牌示例。以两个#号开头的标记是子单词或单个字符。...如果你想处理两个句子，请将第一个句子中的每个单词加上“[SEP]”token赋值为0，第二个句子中的所有token赋值为1。...这似乎是在对单词tokens进行平均池化，以获得一个句子向量，但我们从未建议这将生成有意义的句子表示。”
序 本文主要记录一下leetcode之山羊拉丁文 leetcode-online-judge.jpg 题目 给定一个由空格分割单词的句子 S。每个单词只包含大写或小写字母。...山羊拉丁文的规则如下： 如果单词以元音开头（a, e, i, o, u），在单词后添加"ma"。 例如，单词"apple"变为"applema"。...如果单词以辅音字母开头（即非元音字母），移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加"ma"。 例如，单词"goat"变为"oatgma"。...根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从1开始。 例如，在第一个单词后添加"a"，在第二个单词后添加"aa"，以此类推。 返回将 S 转换为山羊拉丁文后的句子。...，然后遍历每个单词，判断首字母是否为元音，是的话在后面添加ma，不是的话将首字母移到后面再拼接ma，最后再根据单词在句子中的index拼接指定个数的a。
句子以每组50句的形式随机呈现(第9组为60个)。另外两名参与者(c和d)阅读30个句子的一个数据集，句子是对三幅卡通图片的描述(看不见图片)，平均长度为6.4±2.3个单词，包含约125个单词。...由于输入序列最初以大约200Hz的频率采样，数据因此以约16Hz的频率进入编码器RNN。为获得相同的音频信号采样率，从第0个序列元素开始，MFCC序列被简单地以12倍的因子进行抽取。...对于MOCHA-TIMIT，即使只使用MOCHA-1进行培训和测试，我们也让输出维度为1806；也就是说，第一组50个句子，词汇量要小得多（大约250个单词）。...该方法测量了每个电极上输入序列的微小偏差对损失的影响程度，并使用相同的量来确定卷积神经网络对图像中哪些区域的分类最有用。...最后，我们考虑一种联合形式的迁移学习，其中编码-解码网络对参与者b的所有MOCHA-TIMIT数据进行预训练(另外一组从MOCHA-2到MOCHA-9)；然后为参与者a训练所有MOCHA-TIMIT数据
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