一、题目描述 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。...但是这道题如果使用自底向上的动态规划的方法进行拆分，则无法事先判断拆分的可行性，在不能拆分的情况下会超时。...，需要首先使用第 139 题的代码进行判断，在可以拆分的情况下再使用动态规划的方法进行拆分。...方法：记忆化搜索 对于字符串 s，如果某个前缀是单词列表中的单词，则拆分出该单词，然后对 s 的剩余部分继续拆分。如果可以将整个字符串 s拆分成单词列表中的单词，则得到一个句子。...具体做法是，使用哈希表存储字符串 s 的每个下标和从该下标开始的部分可以组成的句子列表，在回溯过程中如果遇到已经访问过的下标，则可以直接从哈希表得到结果，而不需要重复计算。
一、题目 1、算法题目 “给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，在字符串s中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中，以任意顺序返回这些句子。”...单词拆分 II - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 给定一个字符串 s 和一个字符串字典 wordDict ，在字符串 s 中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。...那么可以使用记忆化搜索，在搜索过程中将不可以拆分的情况进行剪枝。 那么记忆化搜索具体怎么做的？ 首先，使用一个哈希表存储字符串s的每个下标和从该下标开始的部分组成的句子列表。...在回溯的过程中，如果遇到已经访问过的下标，可以直接从哈希表中得到结果，不需要重复计算； 如果某个下标无法匹配，则哈希表中该下标对应的是空列表，因此可以对不可以拆分的情况进行剪枝。...空间复杂度： 空间复杂度为指数级别，无法进行具体分析。 三、总结 对于字符串s 拆分后组成句子，可以有很多种拆分方法，这些其实不是最终答案，但是在记忆化搜索过程中这些结果都会存下来。
题三： 单词拆分 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典，判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。...注意你可以重复使用字典中的单词。...wordDict[i] 仅有小写英文字母组成 wordDict 中的所有字符串 互不相同 相关标签 字典树 记忆化搜索 哈希表 字符串 动态规划 动态规划思路： 对s进行拆分，s[0..j-1]和s[j...II 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。...返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
我们需要使用分词器（Tokenizer）将一个完整的句子拆分成Token。像英语和德语，单词之间有空格分隔，Tokenizer只需要将空格、标点符号等提取出来，就可以获得句子中的Token。...其实看不出太多变化，只是所有的单词以及标点符号之间都多了空格。 使用Tokenizer对原始语料进行切分后，生成大量的Token，这些Token共同组成了词表（Vocabulary）。...由于模型输出的是单词的概率分布，因此词表中单词数量很大情况下，模型会变得非常慢。如果单词表中包括拼写错误和各类派生单词，则词表的大小实际上是无限的。...例如，单词“loved”可以被分为“ lov”和“ ed”，而“ loving”可以被分为“ lov”和“ ing”。这使模型在各类新词上有泛化能力，同时还可以减少词表大小。...要为给定的文本生成BPE，可以使用subword-nmt(https://github.com/rsennrich/subword-nmt)这个工具，具体使用方法可以参照其GitHub中的说明进行操作。
20201101 题目: 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。...说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。...示例3: 输入: s = "catsandog" wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"] 输出: [] 抛砖引玉 思路： 开始本题之前可以先理下单词拆分的逻辑...递归逻辑：从传入的索引开始向后枚举，存在满足条件(自己组成的单词在wordDict中)则，将其放入本轮结果数组中，另外本轮结果数组其他部分有后续自己提供及（helper(x)） 参数：索引index 结束...[[]]:[]; // 枚举指定索引index后能组成在wordDict中单词的组合 for (let i = index + 1; i <= len; i++) { const
研究人员在1.4B和7B的参数规模上，测试了这些反转类型的有效性，结果表明，实体保留和随机分段反向训练可以减轻逆向诅咒，甚至在某些情况下完全消除它。...函数REVERSE负责反转给定的字符串，具体做法如下： 单词反转 ：每个示例首先被拆分为单词，然后在单词级别反转字符串，用空格将其连接在一起。...实体保留反转：对给定的训练样本运行实体检测器，将非实体也拆分为单词。然后将非实体的单词进行颠倒，而表示实体的单词保留原有词序。...上表给出了在给定字符串上，不同反转类型的示例。 此时，语言模型仍然从左到右进行训练，在单词反转的情况下，就相当于从右到左预测句子。...逆向训练涉及对标准和反向示例的训练，因此训练token的数量增加了一倍，同时正向和反向训练样本都混合在一起。
它试图理解你所说的，通过将语音数据分解成一小段特定的时间段，大多数情况下时间是20-20 ms。这些数据集将进一步与预馈语音进行比较，从而进一步解读你在每个语音单位中所说的内容。...这里的目的是找到音素（一个最小的语音单位）。然后，机器对一系列这样的音素进行观察，并统计了最可能说出的单词和句子。...•语法——它是指单词经过组合排列构成句子，它还涉及在句子和短语中确定单词结构的作用。 •语义——它涉及的是单词的含义，以及该如何将单词组合成有意义的短语和句子。...NLP实施所涉及的步骤： 来源：mediterra-soft 它涵盖了5个主要步骤： •词法分析——它对给定单词的结构进行识别和分析，其中整个文本数据块在词法分析中被分解成段落、句子和词汇。...•语义分析——对给定的文本进行分析以从中提取意义。
2024-03-02：用go语言，一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成， 且句子的开头和结尾没有多余空格， 比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello...world" 都是句子， 每个单词都 只 包含大写和小写英文字母， 如果两个句子 sentence1 和 sentence2， 可以通过往其中一个句子插入一个任意的句子（可以是空句子）而得到另一个句子...2.初始化变量i、j，分别表示句子开头相似部分的单词数量和句子结尾相似部分的单词数量。 3.循环比较w1和w2中的单词，直到遇到第一个不同的单词或其中一个句子的单词已经全部比较完毕。...时间复杂度分析： • 拆分句子的时间复杂度为O(n)，其中n为句子中单词的个数。 • 比较单词的时间复杂度为O(k)，其中k为句子中相同的单词数量。 • 总的时间复杂度为O(n + k)。...额外空间复杂度分析： • 使用了两个字符串列表w1和w2来存储拆分后的单词，空间复杂度为O(n)，其中n为句子中单词的个数。 • 使用了几个整数变量和常量，空间复杂度可以忽略不计。
slice()和substring()方法在大部分情况下是相似的，它们都是用来提取字符串中一段子串的。 它们的区别主要在于对负数索引的处理和对参数顺序的不同处理方式。...str 拆分成了一个由单词组成的数组。...： 使用空格将字符串拆分为单词，并计算单词数量。...统计每个单词的出现次数，并生成一个包含单词和频率的对象。 使用正则表达式将字符串拆分为句子，并计算句子数量。 查找包含特定单词的句子。 将字符串拆分为字符数组，并逆序排列字符。...: 1 } */ // 将字符串拆分为句子，并计算句子数量 const sentences = text.split(/[.!?]
确切地说，在依存语法中有两个子问题： 学习：给定用依赖语法图标注的句子的训练集 D，创建一个可以用于解析新句子的解析模型 M 解析：给定解析模型 M 和句子 S，根据 M 得到 S 的最优依存语法图...1) 状态 对任意句子 S=w_{0}w_{1} \cdots w_{n}，一个状态可以描述为一个三元组 c=(\sigma, \beta,A)： ① 来自 S 的单词 w_{i} 的堆 \sigma...对给定句子 S 的特征包含一些子集： ① S_{word}：在堆 \sigma 的顶部和缓冲区 \beta 的 S 中一些单词的词向量 (和它们的依存)。...对一个给定句子例子，我们按照上述的方法选择单词，词性标注和依存标签，从嵌入矩阵 E^{w},E^{t},E^{l} 中提取它们对应的稠密的特征的表示，然后将这些向量连接起来作为输入 [x^{w},x^{...我们可以在隐藏层中定义单个权值矩阵，与 [x^{w},x^{t},x^{l}] 进行运算，我们可以使用三个权值矩阵 [W^{w}_{1},W^{t}_{1},W^{l}_{1}]，每个矩阵对应着相应的输入类型
文章目录 Excel表列序号（数学、字符串） 单词拆分 II（字典树、记忆化搜索） 排序链表（链表、双指针） Excel表列序号（数学、字符串） 给你一个字符串 columnTitle ，表示 Excel...II（字典树、记忆化搜索） 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。...返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。...“pineapple”] 输出: [ “pine apple pen apple”, “pineapple pen apple”, “pine applepen apple” ] 解释: 注意你可以重复使用字典中的单词...进阶： 你可以在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序吗？
(文档的篇数/包含词t文档的篇数) 应用 TF-IDF可以应用于如下场景： 通常可以使用TF-IDF进行文本数据分析，得到最准确的关键词信息。...其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。...其主要步骤如下： 把给定的文本T按照完整句子进行分割，即 对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即，其中是保留后的候选关键词。...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。
题目 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。...说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。...pineapple"] 输出: [ "pine apple pen apple", "pineapple pen apple", "pine applepen apple" ] 解释: 注意你可以重复使用字典中的单词...单词拆分（DP） 先在139题的基础上，判断单词是否可以拆分 如果可以的话，进行回溯，暴力查找所有可能 class Solution { public: vector wordBreak...j-i))) dp[j] = true; } } if(dp[n] == true)//整个字符串可以拆
今天和大家聊的问题叫做 单词拆分 II，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/word-break-ii/ Given a non-empty string...题意 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。...说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。...如果所要寻找的s已经存在在hashMap中，我们直接从hashMap中取得其值即可。否则，我们就需要进入我们的递归函数计算该字符串s所能产生的句子列表。...同时，在递归调用得到subList列表后，拼接字符串时需要判断所拼接的字符串sub是否为空字符串，如果是空字符串，我们不需要拼接空格字符。 时间复杂度和时间复杂度均与字符串以及字典的情况相关。
2.3 token 设计的局限性 在将文本发送到 LLM 进行生成之前，会对其进行tokenization。token是模型查看输入的方式ーー单个字符、单词、单词的一部分或文本或代码的其他部分。...例如，“ Matt”在 GPT 中被编码为token编号[13448]，而 “Rickard”被编码为两个标记，“ Rick”，“ ard”带有 id[8759,446]，GPT-3拥有1400万字符串组成的词汇表...个人认为，token 对大模型的影响集中在两个方面： 上下文窗口: 这是模型一次可以处理的令牌的最大数量。如果要求模型比上下文窗口生成更多的标记，它将在块中这样做，这可能会失去块之间的一致性。...对不同数据进行训练的模型往往会产生一般性的响应，而对具体数据进行训练的模型往往会产生更详细的、针对具体情况的响应。例如，对医学文本进行微调的模型可能会对医学提示产生更详细的响应。...BPE 是一种将最频繁出现的字符对或字节合并到单个标记中的方法，直到达到一定数量的标记或词汇表大小为止。BPE 可以帮助模型处理罕见或不可见的单词，并创建更紧凑和一致的文本表示。
此方法只对给定句子或文档中的单词进行计数，然后对所有单词进行计数。 然后将这些计数转换为向量，其中向量的每个元素都是语料库中每个单词出现在句子中的次数计数。...在此示例中，我们将创建一个基本的词袋分类器，以对给定句子的语言进行分类。 设置分类器 在此示例中，我们将选择西班牙语和英语的句子： 首先，我们将每个句子拆分成一个单词列表，并将每个句子的语言作为标签。...这是因为对模型的每个输入都是一个词袋表示，由每个句子中的单词计数组成，如果给定单词未出现在我们的句子中，则计数为 0。 我们的输出大小为 2，这是我们可以预测的语言数量。...因此，对于您的模型，最好使用经过预先训练的嵌入，例如 GLoVe，它们已经在非常大的数据集上进行了训练，但是在某些情况下，最好对模型进行训练。...对词性进行标记和分块 到目前为止，我们已经涵盖了几种表示单词和句子的方法，包括词袋，嵌入和 N 元组。 但是，这些表示无法捕获任何给定句子的结构。
示例1：拆分句子中的单词 假设有一段文本：“This is a goodidea”，可以使用Split函数将这个句子中的每个单词作为数组中单独项。...示例2：统计句子中的单词数 可以使用Split函数来获取一个句子中的单词总数，也就是计算拆分文本得到的数组中的元素数。...图2 在这种情况下，UBound函数告诉该数组的上限（即数组的最大元素数）。由于数组的索引基于为0，因此加1以获得总单词数。...可以使用类似的代码在VBA中创建一个自定义函数，该函数将文本作为输入并返回单词数。...图4 示例4：拆分句子为指定数量 通过Split函数，可以指定希望获得的拆分次数。例如，如果没有指定任何内容，分隔符的每个实例都将用于拆分字符串。
长且不常用的单词通常被拆分为多个标记。例如下面图片中的单词“anthropomorphizing”被拆分为三个标记。...给定一个字符串，我们可以将其拆分为整数标记，并将这些整数转换为它们对应的字符序列。编码和解码一个字符串应该始终能够还原原始字符串。...如果我们在上面的例子中使用基于字母的标记，11个标记只能编码“We need to”，而11个OpenAI的标记可以编码整个句子。事实证明，当前的语言模型对它们可以接收的标记的最大数量有限制。...因此，我们希望在每个标记中尽可能多地包含信息。 现在让我们考虑每个单词作为一个标记的情况。与OpenAI的方法相比，我们只需要七个标记来表示相同的句子，这似乎更高效。而且按单词拆分也很容易实现。...特别是LSTM和GRU这两种类型的RNN广泛应用，并且能够生成相当不错的结果。 RNN是一种神经网络，但与传统的前馈神经网络不同，它的架构可以适应接受任意数量的输入和生成任意数量的输出。
训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...BERT每一层主谓一致得分情况表） 如图2-4所示，该表是主谓一致得分表，第二列到第六列是在主语和动词插入的名词数量，括号里面的数字是主语到谓语动词的平均距离。...结果表明在大多数情况下，中间层网络表现得更好，这也印证了上一部分句法特征主要在BERT中间层进行编码的假设。...组合结构 为了进一步探索BERT是否能够学习到组合结构的特征，作者使用Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来对BERT进行调查，TPDN通过基于使用张量乘积和的预先选择的角色设计...一个单词的角色设计可以是基于从语法树根节点到它自身的路径，比如LR代表根节点的左孩子的右孩子。
在推理过程中，生成器可以根据视频内容生成单词，或直接从检索到的句子中复制合适的单词。灵活的VTR和可变的语料库为模型的扩展和修改提供了可能性。...Training 目标词的最终概率是由检索到的句子的相似性η和与复制机制的生成概率θ共同预测的，本文的目标函数是最小化每个目标词的负对数可能性： 这两个组成部分可以单独进行训练。...如果给定了一个现成的检索器，模型可以直接使用检索结果进行生成。在这种情况下，我们保持检索器的固定，只微调生成器。这为替换更好的检索器或适应不同的数据集提供了方便。...我们可以看到，性能更好的检索器可以显著提高生成效果。 4.1.2. 检索到的句子的数量是否会影响到结果？ 我们发现，中等数量的检索句子在训练期间有助于生成好的句子。 4.1.3....在实际应用中，输入的视频分布不一定与训练数据相同。RCG可以通过改变不同的检索器和检索语料库进行扩展。 4.2.
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