aspell命令是一个交互式拼写检查器,其会扫描指定的文件或任何标准输入的文件,检查拼写错误,并允许交互式地纠正单词。
文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查,由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别,很可能存在一些错误,因此此技术也是一大关键的文本预处理过程,一般存在两大纠错类型。
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
本文是一篇关于工程学的内容,讲述的是当前较先进的技术——拼写校对程序。这项技术的用处就是让低级工程师使用起来得心应手。 许多年前,我根据Peter Norvig精彩教程(http://norvig.com/spell-correct.html)的指导独自编写了第一个拼写检查程序(spelling corrector)——该程序利用21行Python代码编写而成。 最初的程序很烂。 因此,我试着改进最初的程序。我为它增添了相似双音位语音识别功能、unicode支持功能、多词表达(multi-word exp
(这个系列的第一部分介绍了贝叶斯定理,第二部分介绍了如何过滤垃圾邮件,今天是第三部分。) 使用Google的时候,如果你拼错一个单词,它会提醒你正确的拼法。 比如,你不小心输入了seperate。 G
撇开缓存无效不谈,这确实很困难,每当俺找不到正确的名称时,这个臭名昭著的引用就会在俺的脑海中萦绕。
不管是日本人设计的 Ruby还是巴西人设计的 Lua,各种语法采用的全都是英语。所以,想要成为一个优秀的程序员,会用英语写代码是必要的。
有人po出了大神Peter Norvig的‘Spelling Corrector’(拼写检查器)
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述,主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。
在给定单词列表 wordlist 的情况下,我们希望实现一个拼写检查器,将查询单词转换为正确的单词。
fuzzyjoin包是dplyr连接操作的变体,它可以支持模糊(匹配)连接,比如忽略单词之间的大小写,根据正则表达式进行连接,忽略单词的拼写错误等。
BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[1],BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写,整体是一个自编码语言模型(Autoencoder LM),并且其设计了两个任务来预训练该模型。
VSCode 为我们提供了一个小颜色框作为参考,但它还不够大,无法判断相似颜色之间的差异。Color Highlight 通过用颜色包装每个十六进制代码为我们提供了更大的预览。
首先是因为他仅仅是复制粘贴官方代码,而不考虑实际情况,官方代码里面确实是 design = ~ group,但是人家的 colData = metadata,,也就是说代码里面的group其实是 metadata这个数据框里面的一个列而已:
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是,词干并不是文本归一化中最重要(甚至使用)的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究,例如Tokenization,Sentencizing和Lemmatization。但是,还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法,将在本文中进行讨论。
散列表是一种由数组演变而来的一种数据结构,利用数组下标随机访问的特性实现快速访问。
目前,服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策,告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下,当一个新的服务推出时,隐私政策也要做相应的调整,同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统,通过NLP的相关技术,从政策文本中提取半结构化数据,在知识图谱中表示出来。然而实际上,隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中,作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统,对隐私政策模糊性水平进行分类,在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了,当隐私政策文本模糊不清时,基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
介绍目前,服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策,告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下,当一个新的服务推出时,隐私政策也要做相应的调整,同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统,通过NLP的相关技术,从政策文本中提取半结构化数据,在知识图谱中表示出来。然而实际上,隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
Word不是最高级的排版软件,但它是现代办公中应用最多,普及最广的文档编辑软件,Word的优势主要体现在排版上,它的排版能力对于绝大多数需求而言,是充分且足够的,它可以很方便地做出大型文件所需的每一项页面元素。它的易用性几乎满足所有人,网络工程师经常使用Word编写运维的工程文档,所以需要掌握它的使用方法,Word有多个版本。
chattr命令用来改变文件属性。这项指令可改变存放在ext2文件系统上的文件或目录属性,这些属性共有以下8种模式:
在使用numpy时,你可能会遇到一个错误,提示"module 'numpy'没有'int'属性"。这个错误发生在你尝试从numpy模块中访问'int'属性,但该属性不存在。
TypeScript 2.4 为标识符实现了拼写纠正机制。即使咱们稍微拼错了一个变量、属性或函数名,TypeScript 在很多情况下都可以提示正确的拼写。
链接:http://blog.csdn.net/Pwiling/article/details/50573650
在使用Python编程时,有时候我们可能会遇到ModuleNotFoundError异常,错误信息显示为No module named 'config'。这种错误通常发生在我们尝试导入一个指定的模块时,但Python解释器无法找到该模块。
文本清理,也称为文本预处理或文本数据清理,正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式,以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序,从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息,使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
所以,方法名应该是 completeTranslation。 再如,一个方法名 retranslation,意图重新翻译,但作为方法名,应该是个动词,所以应该是 retranslate
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作,中文的文本纠错,应用场景很多,诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等,例如:
内容一览:中文文本错误的种类之一为拼写错误,本篇文章为利用 BART 预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
计算语言:人类语言技术学会北美分会2019年年会(North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies/NAACL- HLT)于6月2至7日美国明尼阿波利斯举办。NAACL- HLT是A级同行评审会议,是继计算语言学协会(ACL)会议之后,计算语言学界的又一重要事件,即自然语言处理(NLP)。
除了这段代码外,作为机器学习的一部分,肯定还应该有大量的样本数据,准备了big.txt作为我们的样本数据。
本文代码用于判断待测单词与哪个候选单词最接近,判断标准为字母出现频次(直方图)最接近,只考虑了不小心的拼写错误,而没有考虑故意的拼写错误,例如故意把god写成dog,这可能会造成误判。当然误判率与判断相似的标准有非常大的关系,例如运行结果第一条就是错的(当然这在训练样本足够多的时候可以在一定程度上避免,虽然无法完全避免)。本文代码主要用来演示KNN算法原理以及Python字典推导式以及内置函数map()、min()、sum()和标准库对象Counter的用法。 from collections import
作为一名开发者,我们经常会遇到各种各样的挑战,但其中最让人烦恼的可能就是那些看似复杂实际上非常简单的Bug。这些Bug有时会让我们花费大量时间来排查,最后却发现问题的症结并不复杂。本文将分享一些让你困扰,后来发现原因后又让你苦笑不得的Bug经历。
引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供非常好的拼写检查,比如你输入 speling,谷歌会马上返回 spelling。 下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。 代码 import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaul
在ChatGPT的众多应用中,拼写检查和语法检查犹如璀璨的明珠,受到广大用户的热烈追捧。我对此深信不疑,且一直在实践中坚定不移。特别是在使用非母语的情况下,它的作用更为显著。接下来,让我们通过一些常见的拼写和语法问题的实例,一探ChatGPT如何巧妙地帮助我们解决这些难题的神奇之处。
文件保存的位置叫工作目录。working directory 即脚本,图片,文件的默认保存位置,也是文件读取的默认位置。
Visual Studio 2022 (17.6 Preview 2) 带来了拼写检查功能,此功能一出大家纷纷吐槽各种问题。不过团队中确实时不时会出现单词拼写错误的情况,所以有时又觉得非常需要它。
在使用PyQt5开发GUI应用程序时,如果在信号与槽连接过程中出现AttributeError: 'PyQt5.QtCore.pyqtSignal' object has no attribute 'connect'的错误,这意味着在代码中尝试使用一个不存在的方法。本文将详细解释该错误的原因和解决方法。
(7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
一简单介绍一下 下载分享的文件 链接: https://pan.baidu.com/s/1t8yS9jzjewSiGiawBEKcIg?pwd=y4wz 提取码: y4wz 压缩包里面有两个文件,一
本文内容需要一台已经设置好可以使用sudo命令的非root账号的Ubuntu服务器,并且已开启防火墙。没有服务器的同学可以在这里购买,不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验,学会安装后在购买服务器。
在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
阅读本文大概需要 5 分钟。 在使用搜索引擎时,当我们输入错误的关键词时,当然这里的错误是拼写错误,搜索引擎的下拉框中仍会显示以正确关键词为前前辍的提示,当你直接回车搜索错误的关键词时,搜索引擎的结果
有读者看到标题就开始敲键盘了,我知道,命名不就是不能用 abc、123 命名,名字要有意义嘛,这有什么好讲的? 然而,即便懂得了名字要有意义,很多程序员依然无法逃离命名沼泽。
拼写错误、以及各种不准确和过时的信息就好比米堆里的砂子,如果不挑出来,企业和研究人员就很难利用大数据技术做出一锅好饭,而数据净化要做的工作就是去芜存菁。 卡里姆•科夏瓦杰是多伦多的一名医生和网络健康顾问,他要从500名医生那里反馈的海量数据中总结出怎样才能更好地治疗病人。但是众所周知,医生的“书法”本来就堪比天书,要想让电脑识别出其中的拼写错误和缩写更是难于登天。 比如科夏瓦杰指出:“患者是否吸烟是个很重要的信息。如果你直接阅读病历,你马上就能明白医生是什么意思。但是要想让电脑去理解它,那就只能祝你好运了
面对问题,最重要的建议是:“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚,R 并不是真的很擅长表达它们,但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息,我们将帮助您阅读这些错误信息!
如果您曾经与许多开发者一起开发一个大项目,那么使用 Git 作为版本控制是一个最好的选择。不过 Git 很复杂,使用过程中经常会犯各种错误。在本文中,我将讨论程序员在使用Git时所犯的一些常见错误以及如何解决它们。
如果说计算机科学只存在两个难题:缓存失效和命名。那么我就觉得命名的难点只有两个:词汇量和坚持贯彻执行制定的规范。
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jed命令是由Slang所开发,其主要用途是编辑程序的源代码。它支持彩色语法加亮显示,可以模拟emacs,EDT,wordstar和Brief编辑器。
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