在我的数据中,只有序列右侧缺少数据(*)。这意味着没有序列以*开头,也没有序列在*之后有任何其他标记。尽管如此,概率后缀树( PST )似乎预测了从*开始的可能性有90%。下面是我的代码:
# Load libraries
library(RCurl)
library(TraMineR)
library(PST)
# Get data
x <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/08228977353bf6dc2edb3ec121f54a29/raw/c2539d06771317c5f4c8d3a20
我正在尝试创建一个正则表达式来阻止“忘记”这个词..聪明的alecs们仍然能够逃脱惩罚:
"f o r g e t you", and
"f o r
g e t you" (using \r\n)
在我捕捉到这个冒犯的词之前
$(?<!(FORGET[\s]*))
我正在尝试使用$(<!(F\s*O\s*R\s*G\s*E\s*T)) -其思维过程是在字母之间捕获0次或更多次的空格...可惜,这是行不通的。我希望我不会离得太远,但我希望能得到一些帮助。
谢谢
我有一个表示节点之间跳数的向量,当存在循环时,我希望将其折叠(就像在一个循环中的跳数之间的聚合时间,以将其显示为一个跳数)。例如,路径A --> B--> C --> D --> B --> C --> D --> E遍历子路径B --> C --> D两次,因此在我的结构中,我的结构如下:
(A,B,1)(B,C,3)(C,D,2)(D,B,4)(B,C,5)(C,D,8)(D,E,6)
理想情况下,我会将其简化为:
(A,B,1)(B,C,3+5)(C,D,2+8)(D,E,6)
存储从D到B的4(环回边缘时间)以单独聚合,并能够以精简
我试图识别和分类基于IOB/序列标签的实体类型。
我能够使用nltk.ne_chunk(),它已经被训练过使用它们的训练集来识别命名的实体。
我想知道是否有任何方法可以使用my on训练集和使用训练数据的标签来训练算法,如
(
send O
sms B-TASK
to
8714349616 B-MOB
how B-MSG
are I-MSG
you I-MSG
)
(
sms B-TASK
how B-MSG
are I-MSG
yo
我有两个文件--让我们称它们为file0和file1。
我想得到的是解决以下问题的快速算法(我很清楚如何编写一个相当慢的算法来解决这个问题):
检测file0的最大后缀,它是file1的前缀,这意味着最大长度的内存块B(或者更准确地说是这样的内存块的字节数)
file0由一些内存块A组成,后面是B
内存块B的file1结构,其次是某些内存块C
注意,块A、B和C也可以有零字节的长度。
编辑(回答drysdam的评论):我想到的明显的相当慢的算法(伪代码):让文件的长度被m,n与wlog m<=n限制。
for each length from m to 0
com
我遇到了一个问题,它需要一个包含字符串S的数据结构,并允许我:
检查单词W是否是O中S的一个子词
查找最长的S后缀,它也是O( time )时间中给定单词U的前缀
在S的末尾添加字符串K,以O( the )时间为单位
我发现由Ukkonen算法构造的是我正在寻找的。算法被描述为,而我的“在线”部分有一个问题:在插入每个字符后,算法构建一个隐式后缀树,该树可以在最后一步转换为显式。但是,如果我想在这一步之前使用隐式树进行搜索呢?"online“表示在插入分析字符串的任何前缀后是可能的,但我找不到任何在隐式树上操作的最简单算法的例子。
我的问题是:如何在隐式后缀树中搜索
我试图根据Mark Nelson在java代码中实现的Ukkonen算法构建一个后缀树,这是位于:的代码的变体
下面的代码通过扫描一个文本文件来构造一个紧凑的后缀树(压缩后缀trie),该文本文件包含在文本文件中间隔如下的单词"minimum“:
min
im
ize
后缀树基于Ukkonen的边标签压缩算法被压缩成数组列表的形式,这样所有的后缀都可以从单个数组表示的索引中引用。
该代码还输出后缀树的所有内容和详细信息,如下所示:
Start End Suf First Last String
0 10 -1 7 7 e
0
我正在尝试从排序列表中创建一棵树,以便以后可以搜索它。
问题是
如果找到,我必须返回数字的索引,否则我返回-1,所以我创建了这个函数。
data Tree e i = Leaf e i | Node (Tree e i) e i (Tree e i)
occurs :: Int -> Tree Int Int -> Int
occurs x (Leaf y i) | x == y = i
| otherwise = -1
occurs x (Node l y i r) | x == y = i
当对给定的生成器应用几个测试时,即使RNG对这些测试的行为正确,p值通常小于0.01或大于0.99也是偶然得到的(这些值通常应该出现在大约2%的时间内)。在这种情况下,可疑的价值观不会有系统地重现(除非我们非常不幸)。(来源,第6页)
下面是测试MaxOft AD产生接近1的p值的结果,因此RNG失败了。
========= Summary results of SmallCrush =========
[...]
The following tests gave p-values outside [0.001, 0.9990]:
[...]
Test p-value
------------