题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。
这里给出几个有效单词的例子：“a-b.”、“afad”、“ba-c”、“a!” 和 “!” 。 给你一个字符串 sentence ，请你找出并返回 sentence 中 有效单词的数目 。...示例 1： 输入：sentence = "cat and dog" 输出：3 解释：句子中的有效单词是 "cat"、"and" 和 "dog" 示例 2： 输入：sentence = "!...输出：0 解释：句子中没有有效单词 "!...stone-game10" 输出：5 解释：句子中的有效单词是 "alice"、"and"、"bob"、"are" 和 "playing" "stone-game10" 不是有效单词，因为它含有数字...输出：6 解释：句子中的有效单词是 "he"、"bought"、"pencils,"、"erasers,"、"and" 和 "pencil-sharpener."
题目 一个 句子 由一些 单词 以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。 给你一个字符串数组 sentences ，其中 sentences[i] 表示单个 句子 。...请你返回单个句子里 单词的最多数目 。...所以，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。...这个例子中，第二个句子和第三个句子（加粗斜体）有相同数目的单词数。...sentences[i] 的开头和结尾都没有空格。 sentences[i] 中所有单词由单个空格隔开。
翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
本次的练习是：如下图1所示，在单元格A1中有一段英文文本，其中可能包含标点符号或不包含标点符号，在单元格B1中输入一个公式，识别文本中包含五个元音字母的单词，统计出这些单词的个数。 ?...图1 注意，统计的单词应满足： 1. 单词中包含全部五个元音字母 2. 这五个元音字母在单词中从左至右出现的顺序是a、e、i、o、u 3....这五个元音字母在单词中只出现一次 在图1中，红色字体的单词满足条件，而黑色斜体的单词虽然包含全部的五个元音字母但由于顺序不符合要求，因此不满足条件。 先不看答案，自已动手试一试。...Arry2将生成由A1中的单词组成的数组，其运行原理在本系列前面的文章中已作详细讲解，有兴趣的朋友可查阅参考。...，用来确定字符串中某个字符有多少个：使用原始字符串的长度减去剔除掉指定字符后的字符串的长度。
题目 「句子」是一个用空格分隔单词的字符串。给你一个满足下述格式的句子 text : 句子的首字母大写 text 中的每个单词都用单个空格分隔。...请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。 如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 请同样按上述格式返回新的句子。...示例 1： 输入：text = "Leetcode is cool" 输出："Is cool leetcode" 解释：句子中共有 3 个单词，长度为 8 的 "Leetcode" ， 长度为 2 的...输出需要按单词的长度升序排列，新句子中的第一个单词首字母需要大写。..."keep" 4 个字母，因为存在长度相同的其他单词， 所以它们之间需要保留在原句子中的相对顺序。 "calm" 4 个字母。 "code" 4 个字母。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
句子中的有效单词数 如果一个单词是有效单词它需要满足"[a-z]-[a-z]"这样的格式，由小写字母组成、至多在中间有一个连字符、至多有一个'.,!'在末尾、单词间用' '分开。...这样的格式可以使用正则表达式表示出来，常用的正则匹配规则如下： (str)*: 出现若干次(str); (str)+: 出现至少一次(str); (str)?...: 至多出现一次(str); ^(str): 以(str)开头; (str)$: 以(str)结尾; [str]: 出现str中的某个字符; [a - z]: a - z中的任意一个字符 import...则表明该单词无效；再来看遇到连字符的情况，如果连字符已经出现过（flag=True）或者连字符出现在开头或末尾处，又或者连字符连接的左/右端不止有小写字母，以上的所有情况均构不成有效单词。...将上述判断的结果用bool值返回，并统计为True即1的个数，就是最终结果有效单词数。
用户可以向jieba库中添加自定义词组，以提高特定领域文本的分词准确性。jieba库考虑到了性能问题，支持并行分词，提高大规模文本处理的效率。...创建自定义词典文件：首先，创建一个文本文件，将需要添加到词典中的词汇按照每行一个词的格式列出。例如，如果你的专业领域有特殊术语或者你想加入人名、地名等，都可以在这个文件中添加。...加载自定义词典：在使用jieba分词时，可以通过jieba.load_userdict(file_name)函数加载自定义词典。这样，jieba在分词时就会自动识别并使用这些新词。...使用自定义词典进行分词：加载了自定义词典后，可以像平常一样使用jieba.cut函数进行分词，此时jieba会优先考虑自定义词典中的词汇。...import jieba # 加载自定义词典 jieba.load_userdict('my_dict.txt') # 使用自定义词典进行分词 sentence = "这是一个包含专业术语的句子"
同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。...词性也可以直接用于抽取一些信息，比如抽取所有描述特定商品的形容词等。 词性标注 词性标注指的是为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。...7.7 自定义词性 在工程上，许多用户希望将特定的一些词语打上自定义的标签，称为自定义词性。比如，电商领域的用户希望将一些手机品牌打上相应标签，以便后续分析。HanLP 提供了自定义词性功能。...print(analyzer.analyze("多吃苹果有益健康")) 当然，此处以代码的方式插入自定义词语，在实际项目中也可以用词典文件的方式，运行效果如下: 你们/r 苹果/手机品牌 iPhone.../w 多/ad 吃/v 苹果/手机品牌 有益健康/i 从结果来看，词典只是机械的匹配，将“吃苹果”也当成了手机品牌，犯了所有规则系统的通病，看来词典同样解决不了词性标注，词性标注还是应当交给统计方法。
准确的讲，给定一个句子 w，语言模型就是计算句子的出现概率 p(w) 的模型，而统计的对象就是人工标注而成的语料库。...句子几乎不重复，单词却一直在重复使用，于是我们把句子表示为单词列表 w=w1w2...wkw=w_1w_2...w_kw=w1w2...wk ，每个 wt,t∈[1,k]w_t,t\in[1,k]...3.4 HanLP分词与用户词典的集成 词典往往廉价易得，资源丰富，利用统计模型的消歧能力，辅以用户词典处理新词，是提高分词器准确率的有效方式。...HanLP支持 2 档用户词典优先级： 低优先级：分词器首先在不考虑用户词典的情况下由统计模型预测分词结果，最后将该结果按照用户词典合并。默认低优先级。.../nz, 摆/v, 简称/v, 社会摇/nz] 可见，用户词典的高优先级未必是件好事，HanLP中的用户词典默认低优先级，做项目时请读者在理解上述说明的情况下根据实际需求自行开启高优先级。
该格式并没有明确的规范，但总体满足以下几点： 1、单词与词性之间使用“/”分割，如华尔街/nsf，且任何单词都必须有词性，包括标点等。...2、单词与单词之间使用空格分割，如美国/nsf 华尔街/nsf 股市/n。 3、支持用[]将多个单词合并为一个复合词，如[纽约/nsf 时报/n]/nz，复合词也必须遵守1和2两点规范。...用户可以通过document.getSimpleSentenceList等接口获取文档中的句子列表，每个句子都是单词的链表，具体参数请参考source.jar，不再赘述。...· 若不使用上述预处理代码则请注意：由于在HanLP实现的CRF分词解码算法中，数词被转换为M，英文被转换为W；所以在训练CRF分词之前，需要用相同的逻辑预处理语料。...：词性转移矩阵 接下来用户可以通过替换配置文件中的CoreDictionaryPath来使用新训练的词典。
——索尼公司创始人井深大 简介 在英语中，单词就是“词”的表达，一个句子是由空格来分隔的，而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的表达是以词来划分的，汉语句子对词构成边界方面很难界定。...在此介绍中文分词工具jieba，其特点为： 社区活跃、目前github上有19670的star数目 功能丰富，支持关键词提取、词性标注等 多语言支持（Python、C++、Go、R等） 使用简单 Jieba...首先基于前缀词典进行词图扫描，前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列，例如词典中出现了“买”，之后以“买”开头的词都会出现在这一部分，例如“买水”，进而“买水果”，从而形成一种层级包含结构。...支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 主要功能 1....该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list 执行示例： 2.添加自定义词典 开发者可以指定自己自定义的词典
（侧重速度，每秒数千万字符；省内存） l 极速词典分词 l 所有分词器都支持： l 索引全切分模式 l 用户自定义词典 l 兼容繁体中文 l 训练用户自己的领域模型...在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。...l 支持繁体分词 l 支持自定义词典 算法 l 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) l 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合...模型训练而成 l 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率 l 用户自定义词典 l 可训练自己的模型 l 批量处理 定制自己的模型 6、Ansj 中文分词...能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词频统计、词性标注、同义标注、反义标注
它理解意图，添加智能，考虑上下 文，并将结果呈现在用户可以轻松阅读和理解的富有洞察力的叙述中。 3....随着深度学习，部分工作中也可以进行【分字】。 一般分词我们使用到中英文分词，中英文分词有不同 区别1:分词方式不同，中文更难 英文有天然的空格作为分隔符，但是中文没有。...基于深度学习 优点：准确率高、适应性强 缺点：成本高，速度慢 例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器，其本质上是序列标注，所以有通用性， 命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达...词形还原是基于词典，将单词的复杂形态转变成最基础的形态。词形还原不是简单地将前后缀去掉，而是会根据词典将单词进行转换。比如[drove] 转换为[drive]。...词性标注就是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程,如下是汉语的词性部分对照表： ?
分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！...HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。...（速度快，精度一般） 6.用户自定义词典 7.标准分词（HMM-Viterbi） 命名实体识别 1.实体机构名识别（层叠HMM-Viterbi） 2.中国人名识别（HMM-Viterbi） 3...) 3.短语提取（ 基于互信息和左右信息熵的短语提取） 简繁拼音转换 1.拼音转换（ 多音字，声母，韵母，声调） 2.简繁转换（繁体中文分词，简繁分歧词） 智能推荐 1.文本推荐（句子级别，从一系列句子中挑出与输入句子.../词语最相似的那一句） 2.语义距离（基于《同义词词林扩展版》） 命名实体提取 HanLP分词提供词性标注的功能，所以调用分词接口后获得带有词性标注的单词集合。
实际上是将传统CRF中的线性模型换成了非线性神经网络。沿用CRF的出发点是：CRF使用句子级别的似然概率，能够更好的解决标记偏置问题[2]。本例也将基于此思路建立模型。...本例依赖数据还包括： 输入文本的词典 为词典中的词语提供预训练好的词向量 标记标签的词典 标记标签词典已附在data目录中，对应于data/target.txt文件。...O O 第一列为原始句子序列 第二、三列分别为词性标签和句法分析中的语块标签，本例不使用 第四列为采用了 I-TYPE 方式表示的NER标签。...； 将句子序列中的单词转换为小写，并构造大写标记序列； 依据词典获取词对应的整数索引。...|4.运行 A.编写数据读取接口 自定义数据读取接口只需编写一个 Python 生成器实现从原始输入文本中解析一条训练样本的逻辑。
拼写纠错在问答系统、搜索引擎中作为入口模块，对用户体验的提升有很重要的作用，同样也可以扩展到同义词查找等相关领域。...这里n-gram语言模型使用的是5-gram，为避免过多召回引入噪声，阈值设定较严格。将待纠错位置与上下文组合进行词典查词，当所有组合在词典中都查找不到，则将其视为错字。...（2）对于每个两个字符的单词，如果单词出现在两个字符的混淆集合中，则将该单词替换为双字符混淆集合中的相似单词，生成候选句子。最后用语言模型来衡量候选句子的概率进行排序。...三、中文拼写纠错实现 考虑到现实世界中很多领域没有监督数据，且人工标注耗时耗力，所以我们选择使用无监督的方法来进行拼写纠错。...要注意的是对于相应的领域需要引入自定义领域词典，使得分词器能识别领域专有名词，提高分词准确率。 （2）困惑集替换，生成候选句 -在对原句分词之后，每个单个字符被认为是发生错误的候选。
depends翻译任意高高生成任意高高同义词词林基于词典中严格同义词的定义，对句子中非stopword的词汇进行随机替换，覆盖比较有限，但准确率很高。...丰富度和覆盖率都比以上词典更高，这里的相似词是指上下文相似的词汇，对词性，实体类型等语法特征没有严格约束，所以在序列标注问题中需要小心使用。.../缩写完整单词： yyds—>永远的神，哈工大哈尔滨工业大学上下位词替换：手机价格->华为手机价格英文特有的，否定句的多种写法，主动句变被动句等等以上四种方案都在词粒度进行文本增强，会遍历句子中的每个词...规则paper中给的规则主要还是基于文本的，实际应用中有不少基于用户行为的规则挖掘。...举几个 阿里妈妈：品牌广告中的 NLP 算法实践: 在训练query&item短文本相关性模型时，样本中除了少量人工标注的样本以外，还基于用户的搜索点击数据挖掘了弱标注的正负样本，这里的核心问题是未点击的原因很复杂并不意味等价于不相关
，同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...因此，才会有一系列的论文旨在解决各向异性，比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用？ ...对比学习就是我们要学习到一个映射，当句子通过这个映射之后，比如x，我们希望和x相似的正样本的之间的分数要大于和x不相似的负样本的分数，当然，这个分数我们可以自定义一个计算方式。...Kim, Yoo, and Lee利用bert的隐含层表示和最后的句嵌入构建正样本对。SimCSE 使用不同的dropout mask将相同的句子传递给预训练模型两次，以构建正样本对。...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。
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