前言 这是力扣的151题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的两种。 一、题目描述 给你一个字符串 s ，请你反转字符串中 单词 的顺序。 单词 是由非空格字符组成的字符串。...s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。 返回 单词 顺序颠倒且 单词 之间用单个空格连接的结果字符串。 注意：输入字符串 s中可能会存在前导空格、尾随空格或者单词间的多个空格。...返回的结果字符串中，单词间应当仅用单个空格分隔，且不包含任何额外的空格。...提示： 1 <= s.length <= 104 s 包含英文大小写字母、数字和空格 ' ' s 中 至少存在一个 单词 进阶：如果字符串在你使用的编程语言中是一种可变数据类型，请尝试使用 O(1) 额外空间复杂度的...倒序遍历字符串 s ，记录单词左右索引边界 i , j 。 每确定一个单词的边界，则将其添加至单词列表 res 。 最终，将单词列表拼接为字符串，去掉尾部空格，并返回即可。
标签：VLOOKUP函数，Excel公式 有时候，可能想要查找与所给数据的开头n个字符相匹配的数据值，然后返回另一列中相关的数据，如下图1所示。...图1 从图1中可以看出，我们使用了经典的VLOOKUP函数来完成这项任务。...数据表区域是单元格区域A2:B7，要查找的值在单元格F1中，我们需要在A2:B7中的列A中查找与单元格F1中的值的前11个字符相匹配的值，然后返回列B中相应的值。...在单元格F2中的公式为： =VLOOKUP(LEFT(F1,11)&"*",$A$2:$B$7,2,0) 公式中，使用LEFT函数提取查找值的前11个字符，然后与“*”联接，来在数据表区域查找以“完美Excel2023...”开头的数据，很显然，单元格A4中的数据匹配，返回数据表区域第2列即列B中对应单元格B4中的数据630。
上一篇中我们介绍了词典分词的方法，并介绍了正向最长匹配、逆向最长匹配和双向最长匹配几种分词规则。本文主要介绍一下如何对分词结果进行评价。...需要做一个转换，假设对于一段文本，每个单词在文本中所对应的位置为[a,b]，那么标准答案中，所有单词的区间构成一个集合A，对于某一种切分规则，得到的分词结果的区间构成一个集合B（为什么要使用区间，而不直接使用字符串呢...，因为前后字符串可能有相同的，但对于区间，是不可能有重复的）。...所以集合A是所有的正确样本，即A 为TP 和 FN的并集，而B是分词器认为的正确样本，即TP和FP的并集，那么 TP 即为 A和B的交集，公式表示如下： ?...，而是分词正确的那部分中未登陆词的个数） 3）分子分母相除，得到OOV Recall Rate 但很明显的，对于词典分词来说，它是基于词典匹配进行切分的，词典中未出现的词它也是基本找不到的，所以说词典分词的新词发现能力几乎为零
在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。...，并将匹配的内容替换为指定的字符串。...例如，假设你需要在索引或搜索时删除所有的数字，可以使用 Pattern Replace Character Filter，并设置一个匹配所有数字的正则表达式 [0-9]，然后将其替换为空字符串或其他所需的字符...我们定义了一个名为 my_pattern_replace_char_filter 的字符过滤器，该过滤器将所有数字（匹配正则表达式 [0-9]）替换为一个空字符串（""）。...我们创建的 my_pattern_replace_char_filter 将匹配任意连续10位数字的电话号码，并将其中的第 4 至第 7 位替换为四个星号 "*"。
研究发现，即使数据有限，AI 模型也能从 10 到 100 个例子中学到单词 - 视觉所指对象之间的映射，而且能够零样本地泛化到新的视觉数据集，并实现多模态对齐。...CVCL 能够将一系列日常词汇与分类任务中相应的视觉所指对象匹配起来，大规模对齐视觉和语言概念，并将此能力泛化到训练中未见过的新例子中。...为了确定 CVCL 捕捉单词含义能力的上限和下限，研究团队还将其与类似模型进行了实验。...为了说明这次评估所需的视觉泛化的程度，图 3B 展示了嵌入在话语中的单词的一些自然训练实例（从孩子的视角），与用于评估的新颖测试图像相匹配（以及它们的分类准确度）。...使用 Labeled-S 中的 22 个概念，研究者通过随机抽取 100 个注释帧，提取其图像嵌入并跨帧平均计算每个概念的视觉原型。他们还检索了每个概念相应的词嵌入。
(arxiv:1904.12848) Back Translation 这是我觉得最有趣的技术，这种方式首先使用模型将句子转换为不同的语言，然后将其转换回目标语言。...我们还可以使用不同的语言（如英语到法语等）来创建更多变体。 随机插入 在这种技术中，我们在给定的句子中随机插入一个单词。...随机替换 在这种技术中，我们用一个新词替换一个随机词，我们可以使用预先构建的字典来替换同义词，或者我们可以使用像 BERT 这样的预训练模型。这里我们再次使用“fill-mask”管道。...我们随机选择单词“see”并使用 BERT 将其替换为单词“watch”，从而生成具有相同含义但单词不同的句子“I went to watch a movie in the theater”。...如果我们只添加几个单词并使用相似度确保句子与原始句子相似，那么我们可以在不改变含义的情况下生成额外的句子！
这些标签可以用在当前正则表达式中，或则替search和replace中的换字符串。 \1, \2, etc 在替换中代表1到9的标签区域(\1 to \9)。...例如, 查找字符串 Fred([1-9])XXX 并替换为字符串 Sam\1YYY的方法，当在文件中找到Fred2XXX的字符串时，会替换为Sam2YYY。...非贪心匹配，匹配第一个有效的匹配，通常 ‘’ 会匹配整个 ‘content’字符串 –但 ‘<.?...使用 [[:blank:]] 来避免匹配新一行。 \S 匹配非空白 \w 匹配单词字符 \W 匹配非单词字符 \d 匹配数字字符 \D 匹配非数字字符 \b 匹配单词边界....‘\bW\w+’ 找到W开头的单词 \B 匹配非单词边界.
信息抽取 信息抽取是一个宽泛的概念，指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术。这类技术依然分为基于规则的正则匹配、有监督学习和无监督学习等各种实现方法。我们将使用一些简单实用的无监督学习方法。...那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。 基本原理 提取出大量文本(生语料)中的词语，无论新旧。 用词典过滤掉已有的词语，于是得到新词。...左右信息熵越大，说明字符串可能的搭配就越丰富，该字符串就是一个词的可能性就越大。 光考虑左右信息熵是不够的，比如“吃了一顿”“看了一遍”“睡了一晚”“去了一趟”中的了一的左右搭配也很丰富。...它们的并集是联合分布的信息熵H(X,Y)，差集有多件嫡，交集就是互信息。可见互信息越大，两个随机变量的关联就越密切，或者说同时发生的可能性越大。...短语提取经常用于搜索引擎的自动推荐，文档的简介生成等。 利用互信息和左右信息熵，我们可以轻松地将新词提取算法拓展到短语提取。只需将新词提取时的字符替换为单词， 字符串替换为单词列表即可。
问题的主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异甚大，对词的构成边界很难进行界定。比如在英语中，单词本身就是“词”的表达，一篇英文文章的格式就是“单词”加分隔符（空格）。...而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分。因此，需要针对中文汉字，将其按照一定的方式进行组织，分成不同的词。...该方法能够较好地应对新词发现等特殊场景。然而在实践中，单纯的统计分词也有其缺陷：太过依赖语料的质量。因此实践中多是采用规则分词和统计分词这两种方法的结合，即混合分词。 ?...02 规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法，需要不断维护和更新词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的每个词进行逐一匹配，找到则切分，找不到则不予切分。...若匹配不成功，则将这个匹配字段的最后一个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，进行再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为止。
加密 在加密的情况下，我们一次一个地从单词中提取每个字符（如果不是空格），并将其与存储在我们选择的任何数据结构中的相应摩斯密码匹配（如果您使用 python 编码，字典可以变成在这种情况下非常有用） 将摩斯密码存储在一个变量中...，该变量将包含我们编码的字符串，然后我们在包含结果的字符串中添加一个空格。...一旦我们得到一个空格，我们就会在提取的字符序列（或我们的莫尔斯电码）中查找相应的英语字符，并将其添加到将存储结果的变量中。 请记住，跟踪空间是此解密过程中最重要的部分。...一旦我们得到 2 个连续的空格，我们就会向包含解码字符串的变量添加另一个空格。 字符串末尾的最后一个空格将帮助我们识别莫尔斯电码字符的最后一个序列（因为空格充当提取字符并开始解码它们的检查）。...# 如果 i = 2 表示一个新词 if i == 2 : # 添加空格来分隔单词 decipher +=
前言 在Python中，需要对字符串进行大量的操作，有时需要从一个字符串中提取到特定的信息，用切片肯定是不行的，所有这一节记录两个强大的文本处理模块，一个是正则表达式re模块，另一个是中文处理模块jieba...一、re模块 re模块的出现使得Python完全支持正则表达式，在学re模块之前，先来认识一下正则表达式 正则表达式使用单个字符串来描述、匹配出特定句法的字符串，在文本编辑中，正则表达式常用来检索、替换那些特定匹配模式的文本...\b 匹配一个单词边界，也就是指单词的结尾 \B 匹配非单词边界 说明：...(pattern, string, flags=0) 「从整个字符串中匹配多次，匹配成功返回所有结果的列表，匹配失败则返回空列表；pattern表示匹配模式、string表示原字符串、flags表示标志位...后来高鹗、程伟元取得后40回稿，并整理印行，即为目前较通行的120回全本。 程伟元称，自己经过多年收集，重金购得《红楼梦》后四十回残稿，并对不连贯的地方进行补缀。
比如”传统方法要分词，一个重要原因是传统方法对远距离依赖的建模能力较弱。” ? 3. 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」 深度学习时代，随着数据量和算力的爆炸式增长，很多传统的方法被颠覆。...，如何快速的识别出这些新词是一大难点。...，然后跟词典中的词语进行匹配，匹配成功则按照词典的词分词，匹配失败通过调整或者重新选择，如此反复循环即可。...分词的原因： 将复杂问题转化为数学问题 词是一个比较合适的粒度 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」 中英文分词的3个典型区别： 分词方式不同，中文更难 英文单词有多种形态，需要词性还原和词干提取 中文分词需要考虑粒度问题...中文分词的3大难点 没有统一的标准 歧义词如何切分 新词的识别 3个典型的分词方式： 基于词典匹配 基于统计 基于深度学习 百度百科+维基百科 百度百科版本 中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程
// 如果是包含，判断输入字符串是否包含单词 if !...在匹配过程中，输入的文本首先会被切割成若干个单词，然后遍历预设数据集中的每一条数据，计算输入文本与该条数据的匹配程度，即分值，最终返回分值最高的数据项。...具体来说，匹配器首先将预设数据集中的每一条数据进行处理，将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将该数据切割成若干个单词，存储为一个字符串切片。...对于输入文本，也会将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将其切割成若干个单词。...然后，匹配器会遍历每一条数据，遍历其中的单词，计算每个单词在输入文本中出现的次数，将次数累加起来，作为该条数据与输入文本的匹配分值。在遍历过程中，可以通过参数 exactMatch 来指定匹配方式。
替换命令的一般形式如下： :[range]s/{pattern}/{string}/[flags] [count] 该命令在[range]中的每一行中搜索{pattern}，并将其替换为{string...例如，要在当前行中搜索字符串 foo的第一个匹配项，并将其替换为 bar，则可以使用： :s/foo/bar/ 要替换当前行中所有出现的搜索模式，请添加g标志： :s/foo/bar/g 如果要搜索并替换整个文件中的所有匹配的模式...此字符表示从文件的第一行到最后一行的范围： :%s/foo/bar/g 如果省略{string}部分，则将其视为空字符串，并删除匹配的模式。...以下命令删除当前行中字符串 foo的所有匹配： :s/foo//g 除了斜杠字符（/），你还可以使用任何其他非字母数字的单字节字符作为分隔符。...例如，要从当前行和接下来的四行开始，用 bar替换每个 foo，请输入： :.,+4s/foo/bar/g 替换整个单词 替代命令将模式查找为字符串，而不是整个单词。
因此，我们要把与所有图像相关联的标注转换为标记化单词列表，然后将其转换为可用于训练网络的PyTorch张量。...在代码片段的line 1中，标注中的每个字母都转换为小写，且nltk.tokenize.word_tokenize 函数用于获取字符串值token的列表。...最后，在line 6中，我们将整数列表转换为PyTorch张量并将其转换为 long 类型。 此外，你可以在 这个网站上阅读有关不同类型PyTorch张量的更多信息。...通过遍历训练数据集中的图像标注就可以创建一个word2idx字典。 如果token在训练集中出现的次数不小于vocab_threshold次数，则将其作为键添加到该字典中并分配一个相应的唯一整数。...但是，如果你对为vocab_threshold参数选定的值感到满意，则只需再次使用所选的vocab_threshold运行数据加载器即可，这样可以将新词汇表保存到文件中。
在FOM中，作者随机选择并打乱视频帧的一个子集，并训练模型恢复它们的原始顺序。大量的消融研究表明，VSM和FOM在视频+语言预训练中都起着关键作用。...与HowTo100M中的描述相比，电视数据集包含了更复杂的情节，需要全面解释人类情感、社会动态和事件的因果关系，使其成为对HowTo100M的有价值的补充，并更接近现实生活场景。...对于文本嵌入器，首先将字幕句子转换为WordPieces序列，即(L是中的token数)。每个单词的最终表示是通过将其token嵌入和位置嵌入相加，然后再加一个层归一化(LN)得到。...单词Mask是通过用特殊的[MASK] token 来替换一个单词，通过将帧特征向量替换为零向量来实现帧Mask。 作者每次只mask一种模态，同时保持另一种模态的完整。...目标是通过周围单词和与句子对齐的视觉帧来预测这些mask单词，损失函数为最小化预测负对数可能性： 其中，θ表示可训练的参数。每对都从训练集D中采样。
每次对字符串进行re.search() 操作， 都会生成匹配对象， 我们必须将其转换为字符串对象。...然后，我们只需将s_email 匹配的对象转换为字符串并将其分配给变量sender_email 即可。...将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中，以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中，我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...然后我们将匹配对象转换为字符串并添加至字典中去。 ? 因为From: 和 To: 字段具有相同的结构，因此我们可以对两者使用相同的代码，但对其他字段来说，我们需要定制稍微不同的代码。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
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