fastText是一个高效学习单词表示和句子分类的库。fastText使用Skipgram，word2vec或CBOW（连续单词袋）学习词嵌入，并将其用于文本分类。...--tgt_emb data/wiki.es.vec Facebook MUSE还有一个简单的脚本来评估单语言或跨语言词嵌入在几个不同任务中的效果： 单语言 python evaluate.py -...其中包括两种方法，一种是使用双语词典或相同字符串的有监督方法；另一种是不使用任何平行数据的无监督方法（更多细节请参见无平行数据的单词翻译）。...MUSE可以在CPU或GPU上使用，兼容Python 2和3。对于GPU用户，Faiss是可选的，用Faiss-GPU命令可大大加快最邻近搜索的速度，所以强烈建议CPU用户使用Faiss。...日志和嵌入将被保存在dumped/目录中。
在句子级别或短语级别的情感分析中，文档或段落被分解为句子，并识别每个句子的极性。在文档级别分析要从包含冗余和大量的长文本中提取全局情感。...这一步骤有助于从一个句子中发现通常由名词或名词短语描述的各个方面，而情感和情绪则由形容词表达。 词干提取和词形还原是预处理的两个关键步骤。在词干提取中，通过截断后缀将单词转换为词根形式。...Symeonidis 等人实验发现删除数字和词形还原提高了准确性，而删除标点符号并不影响准确性。 特征提取 机器根据数字理解文本。将文本或单词映射到实值向量的过程称为词向量化或词嵌入。...在生成的矩阵中，每一行代表一个句子或文档，而每个特征列代表字典中的一个单词，并且特征映射的单元格中存在的值通常表示句子或文档中单词的计数。...为了进行特征提取，使用的最直接的方法之一是“词袋”（BOW），其中定义了一个固定长度的计数向量，其中每个条目对应于预定义的词词典中的一个词.如果句子中的单词在预定义字典中不存在，则其计数为 0，否则计数大于或等于
模式下 快捷键 含义 h或退格 左移一个字符 l或空格 右移一个字符 j 下移一行 k 上移一行 +或Enter 把光标移至下一行第一个非空白字符 – 把光标移至上一行第一个非空白字符 w 前移一个单词...复制光标以上的所有行 yG 复制光标以下的所有行 yaw和yas 复制一个词和复制一个句子，即使光标不在词首和句首也没关系 d 删除（剪切）在可视模式下选中的文本 d$ or D 删除（剪切）当前位置到行尾的内容...）1(n)行 :m,nd 剪切m行到n行的内容 d1G或dgg 剪切光标以上的所有行 dG 剪切光标以下的所有行 daw和das 剪切一个词和剪切一个句子，即使光标不在词首和句首也没关系 dt字符 删除本行内容...，直到遇到第一个指定字符 [不包括该字符] df字符 删除本行内容，直到遇到第一个指定字符 [包括该字符] p 在光标之后粘贴 P 在光标之前粘贴 撤销与重做 快捷键 含义 u 取消一个改动 ctrl...+r 重做最后的改动 查找与替换 查找 快捷键 含义 /something 在后面的文本中查找something ?
文档可以是主题对齐的（例如维基百科）或标签/类对齐的（例如情感分析和多类分类数据集）。 Lexicon：双语或跨语言词典，包含不同语言的单词之间的翻译对照。 没有并行数据：没有任何并行数据。...与对称种子词典的混合映射 以前的映射方法使用双语词典作为他们模型的固有组成部分，但没有太注意字典条目的质量，使用自动翻译频繁的单词或单词对齐的所有单词。...然后他们在连接的语料库上训练SGNS。 文件合并和洗牌 先前的方法都使用双语词典或翻译工具作为可用于替换的翻译对的来源。...共享句子表示与前一个N的和相连接3N在句子和模型中的单词被训练来预测句子中的下一个单词。 image.png 图12：双语段落载体（Pham等，2015） 作者使用分层softmax来加速训练。...在skip-gram表达式中，他们把目标句子中的每个单词作为源句子中每个单词的上下文，从而训练他们的模型来预测目标句子中的所有单词，并用下面的skip-gram目标来表示： 其中，sss是相应语言的句子
其更依赖于词典，进行词形变化和原形的映射，生成词典中的有效词。 在结果上，词干提取和词形还原也有部分区别。...它是从20世纪80年代开始的，其主要关注点是删除单词的共同结尾，以便将它们解析为通用形式。它不是太复杂，它的开发停止了。 通常情况下，它是一个很好的起始基本词干分析器，但并不建议将它用于复杂的应用。...查看详情 维基百科版本 在语言形态学和信息检索中，词干化是将变形（或有时衍生）词语减少到词干，词根或词形的过程 – 通常是书面形式。...查看详情 词形还原 维基百科版本 语言学中的Lemmatisation（或 词形还原）是将单词的变形形式组合在一起的过程，因此它们可以作为单个项目进行分析，由单词的引理或字典形式标识。...在计算语言学中，lemmatisation是基于其预期含义确定单词的引理的算法过程。与词干化不同，词汇化取决于正确识别句子中的预期词性和词语的含义，以及围绕该句子的较大语境，例如邻近句子甚至整个文档。
list: 产生标准输入中拼写错误的单词的列表。 [dump] config: 将所有当前配置选项转储到标准输出。 config key: 将键的当前值发送到标准输出。...--master=name, -d name: 要使用的词典的基本名称，如果指定了此选项，则aspell将使用此词典或退出。...--keyboard=keyboard: 使用此键盘布局建议可能的单词，如果用户不小心按了所需正确键旁边的键，就会发生这些拼写错误。...--guess, --dont-guess, -m, -P: 在管道模式下，创建不在字典中的缺少的词根/词缀组合。...--time, --dont-time: 给加载时间计时，并建议在管道模式下的时间。
Replace Words 解题思路： 这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。...因为句子中的单词数 <= 1000 并且每个单词长度 <= 1000，因此可以对句子中的每个单词 word 的每个字符 ch 进行遍历，并且用一个变量 pre 记录单词 word 的前缀。...如果 pre 在词典中能找到（为加快查找速度，可以将词典转化为 set），说明以 pre 为前缀的 word 可以用词典中的对应词根替换掉。如果 pre 在词典中都不能找到，则不替换即可。...如果句子中单词数为 m，单词长度为 n，则时间复杂度为 O(m*n)。...当某些行的值完全相等或完全相反时，他们总会同时变为符合条件的行。比如 [0,1,0] 和 [1,0,1] 总会同时变成符合条件的行。
本教程建立在tidy text教程的基础上，所以如果你没有读过该教程，我建议你从那里开始。在本教程中，我包括以下内容。 要求：重现本教程中的分析需要什么？...nrc词典以二元方式（"是"/"否"）将单词分为积极、消极、愤怒、期待、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和信任等类别。bing词库以二元方式将单词分为积极和消极类别。...创建一个索引，将每本书按500个词分开；这是每两页的大致字数，所以这将使我们能够评估情绪的变化，甚至是在章节中的变化。 用inner_join连接bing词典，以评估每个词的正面和负面情绪。...我们看到在小说中差不多相同的地方有类似的情绪低谷和高峰，但绝对值却明显不同。在某些情况下，AFINN词典似乎比NRC词典发现了更多积极的情绪。这个输出结果也使我们能够在不同的小说之间进行比较。...其次，你可以比较一个系列中的书籍在情感方面的不同。 常见情绪词 同时拥有情感和单词的数据框架的一个好处是，我们可以分析对每种情感有贡献的单词数。
本教程建立在tidy text教程的基础上，所以如果你没有读过该教程，我建议你从那里开始。在本教程中，我包括以下内容。 复制的要求：重现本教程中的分析需要什么？...nrc词典以二元方式（"是"/"否"）将单词分为积极、消极、愤怒、期待、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和信任等类别。bing词库以二元方式将单词分为积极和消极类别。...创建一个索引，将每本书按500个词分开；这是每两页的大致字数，所以这将使我们能够评估情绪的变化，甚至是在章节中的变化。 用inner_join连接bing词典，以评估每个词的正面和负面情绪。...其次，你可以比较一个系列中的书籍在情感方面的不同。 常见情绪词 同时拥有情感和单词的数据框架的一个好处是，我们可以分析对每种情感有贡献的单词数。...较大单位的情绪分析 很多有用的工作可以通过在词的层面上进行标记化来完成，但有时查看不同的文本单位是有用的或必要的。例如，一些情感分析算法不仅仅关注单字（即单个单词），而是试图了解一个句子的整体情感。
在网易有道产品负责人吴迎晖的现场演示中，我们可以看到词典笔 2.0 在查词、翻译和发音等功能上的不凡效果。...网易有道词典笔 2.0 的使用体验 机器之心也试用了这支词典笔，我们在联网/不联网的情况下分别测试了划词识别的情况，基本上单词识别和发音体验上都是非常准确的，短句的翻译也没什么问题。...既然识别和翻译效果都这么好，那么词典笔背后的技术到底是什么样的。它为什么扫一下就能识别单词字母，为什么能将视觉模型与翻译模型都压缩到小小的设备中，并离线实时运行？...直观而言，为了实现划一划查词查句，笔头的高速相机每秒大约会拍摄一百多张图像，这些图像要拼接在一起才能展现完整的单词或句子图像。...随后 OCR 可以将拼接的图像识别为文字，并使用内置的词典与 NMT 模型进行处理。最后，词典笔再使用 TTS 生成词或句子的读音就行了。 整体上，词典笔系统从数据、算法到效果都比较有优势。
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。...以任意顺序 返回所有这些可能的句子。 注意：词典中的同一个单词可能在分段中被重复使用多次。...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。
#vi文本编辑# vi编辑器，通常称之为vi,是存在于Unix和Linux系统中的文本编辑程序。功能强大，可执行输出、删除、查找、替换、块操作等，也可根据自己的需要对其进行定制。...）:用于输入文本（输入字符，使用 del 和退格 backspace 键删除字符）; 3.末行模式（Last line mode）：用于执行待定命令，末行模式可以输入单个或多个字符的命令。...Linux 进入和退出vi输入模式 在退出vi前，建议先按ESC键，以确保当前vi的状态为命令方式，然后再键入“：”(冒号)，输入命令，退出vi。...#显示该文件下所有行号 ：set nu #取消设置行号 ：set nonu Linux vi命令模式下删除字符 vi 编辑器可以在输入模式和命令模式下删除文本。...传统的文本删除是在输入模式下，使用退格键或 Del 键删除文本。在命令模式下，vi 提供许多删除命令。
在现代Linux系统上，nano即pico的GNU版本是默认安装的，在使用上和pico一模一样。 语法 nano [OPTIONS] [[+LINE[,COLUMN]] FILE]......-A, --smarthome: 使Home键更智能，如果在一行中非空格字符的开头但在任何地方按Home键，则光标将跳到该开头(向前或向后)，如果光标已经在该位置，它将跳到该行的真实开头。...-R, --restricted: 限制模式，不读取或写入命令行中未指定的任何文件，读取任何nanorc文件，允许挂起，允许将文件附加到其他名称(如果已经有文件名)或以其他名称保存，或者使用备份文件或拼写检查...-d, --rebinddelete: 以不同的方式解释Delete键，以便退格键和Delete键都能正常工作，只有当退格符在系统上的作用类似于Delete时，您才需要使用此选项。...设置快捷方式时，可以用鼠标双击鼠标来执行标记，鼠标将在X窗口系统中工作，并在gpm运行时在控制台上工作。
题目 在英语中，我们有一个叫做 词根(root)的概念，它可以跟着其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为 继承词(successor)。...例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。 现在，给定一个由许多词根组成的词典和一个句子。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。...你需要输出替换之后的句子。...输入: dict(词典) = ["cat", "bat", "rat"] sentence(句子) = "the cattle was rattled by the battery" 输出: "the...Trie解题 参考：Trie树 先将单词插入Trie树 然后依次查询每个单词的各前缀是否在Trie中，进行替换 class TrieNode//节点 { public: char ch; TrieNode
标记化和填充 下一步是标记原始句子和翻译后的句子，并对大于或小于特定长度的句子应用填充，在输入的情况下，这将是最长输入句子的长度。对于输出，这将是输出中最长句子的长度。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...539行的值类似于GloVe ill词典中单词的向量表示，这证实了嵌入矩阵中的行代表了GloVe单词嵌入词典中的相应单词嵌入。...原始语言的句子通过编码器和隐藏状态传递，而单元格状态是编码器的输出。 在步骤1中，将编码器的隐藏状态和单元状态以及用作解码器的输入。解码器预测一个单词y1可能为真或不为真。...否则，如果预测的索引大于零，则从idx2word词典中检索相应的单词并将其存储在word变量中，然后将其附加到output_sentence列表中。
2.T9面板: 在T9面板中，上划数字键即可快捷输入对应数字，下划除数字按键组("0"键除外)和T9面板"7/9"两个按键之外的所有按键即可隐藏面板; 拼音/五笔输入状态下:左划T9面板"数字1..."键即可输入"Tab"键(技术宅's福音)，右划即可快速输入两个"全角空格"(Editer's福音); 上划退格键即可清除当前输入框所有内容，在文字/单词候选状态下，左划退格键可以清除勾选条中的文字...注意，在## 英文输入状态下的T9面板上## ，当## 禁用"单词联想"## 功能时，## 部分按键的手势特性将会失效## ，这是百度手机输入法的限制，目前暂时无法解决(不过现在也没人用T9键盘输入英文了吧..."T9面板"中退格键和回车键的使用方法; 左/右划空格键左边的两个键("句点键/符号面板切换键")可以上/下移动光标，上划"表情面板切换键"即可进入"表情面板"界面; 左/右划空格键左边的三个键.../右/上/下键即可进行全选/剪切/复制/粘贴操作; 退格键和回车键的使用方法同"T9面板"中退格键和回车键的使用方法; 上划"空格键"即可输入"Tab键"，右划即可快速输入两个"全角空格";
尽管此次改进非常显著，但它仍需要两种语言的句子对，例如：“I like to eat”和“me gusta comer”分别为英语和法语中的“我想要吃”。...▌逐字翻译 让系统学习双语词典，将一个单词与其他语言的合理翻译联系起来，即系统学习每种语言中的单词嵌入。 训练嵌入词以预测跟给定上下文中单词近似的单词，可以发现很多有趣的语义结构。...例如，英语中的单词“cat”和“furry”之间的关系类似于它们在西班牙语中的相应翻译（“gato”和“peludo”），因为这些单词的频率和其上下文是相似的。...鉴于这些相似之处，研究人员建议使用对抗训练，以推导出一个相当准确的双语词典，无需访问任何平行文本，便可实现逐字翻译。...▌句子修正 不过，研究人员还是建议无监督的方式进行逐字翻译，也有可能造成单词丢失，或无序甚至是错误。所以，接下来，需要在已知大量单词数据的基础上进行编辑，对不流畅或不符合语法结构的句子进行修正。
倒排索引的核心组成 单词词典(Term Dictionary) 记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表的关联关系, 单词词典一般比较大,可以通过B+树或哈希拉链法实现,以满足性能的插入与查询....:9200/acc-apply-* {"acknowledged":true} 使用通配符,删除所有索引 curl -XDELETE http://localhost:9200/_all 或 curl...-XDELETE http://localhost:9200/* # _all ,* 通配所有的索引 # 通常不建议使用通配符，误删了后果就很严重了，所有的index都被删除了 # 禁止通配符为了安全起见...，可以在elasticsearch.yml配置文件中设置禁用_all和*通配符 # action.destructive_requires_name = true # 这样就不能使用_all...和Create不一样的地方: 如果文档不存在,就索引新的文档,否则现有文档会被删除,新的文档被索引,版本信息+1 Bulk API # 支持在一次API调用中,对不同的索引进行操作 # 支持四种数据类型操作
标记化和填充 下一步是标记原始句子和翻译后的句子，并对大于或小于特定长度的句子应用填充，在输入的情况下，这将是最长输入句子的长度。对于输出，这将是输出中最长句子的长度。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...然后，我们将创建一个字典，其中单词是键，而相应的向量是值，如下所示： 回想一下，我们在输入中包含3523个唯一词。我们将创建一个矩阵，其中行号将表示单词的序号，而列将对应于单词维度。...539行的值类似于GloVe ill词典中单词的向量表示，这证实了嵌入矩阵中的行代表了GloVe单词嵌入词典中的相应单词嵌入。...原始语言的句子通过编码器和隐藏状态传递，而单元格状态是编码器的输出。 在步骤1中，将编码器的隐藏状态和单元状态以及用作解码器的输入。解码器预测一个单词y1可能为真或不为真。
然而对于英语，貌似这些天赋帮不到我们什么，缺乏「语感」的我们在写作文时经常会犯一些拼写、语法错误。 英语阅读或听力等其它部分还好，有比较标准的对错判断标准。...也许小伙伴们正在备考四六级或托福雅思，也许正在写机器学习论文，这篇文章将介绍有道词典中的 AI 作文批改，将我们写的英文传到 APP 上，它将自动批改打分，并且纠正我们的语法、拼写等错误。...如下是有道打分模型的主要框架，其中 w_i 都是某个句子的「单词」，每一条句子会通过卷积神经网络编码为一个「句子语义向量」。这些语义向量最终会通过循环神经网络与注意力机制编码为一个作文的整体分数。...我们真不能确定深度神经网络能自己完成「纠错」这一功能，毕竟，在我们的印象中，语法错误的种类非常多，「语感」这一说法又比较缥缈。...无法做到网易词典 AI 作文批改这样的细化处理，针对不同用户群体提供针对性的建议。
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