regexp）在文本信息提取方面是非常有用的工具，通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现（例如，特定的ASCII或unicode字符序列）。...and{} abc* 匹配ab后有零个或多个为c的字符串 abc+ 匹配ab后有一个或多个为c的字符串 abc?...匹配ab后有零个或一个为c的字符串 abc{2} 匹配ab后有2个 c的字符串 abc{2,} 匹配ab后有2个 c或更多个c的字符串 abc{2,5} 匹配ab后跟2到5个c的字符串 a(bc)* 匹配...[0-9]% 在％符号之前具有0到9之间字符的字符串 [^a-zA-Z] 一个没有字母从A到Z或从A到Z.的字符串，在这种情况下，^被用作表达式的否定->尝试它！...（特别是网页抓取，最终按特定顺序查找包含特定单词集的所有页面） 数据转换（将数据从“原始”转换为另一种格式） 字符串解析（例如捕获所有URL的GET参数，捕获一组括号内的文本） 字符串替换（即使在使用通用
虽然抽象式模型在理论上更强大，但在实践中也常出现错误。在生成的摘要中，典型的错误包括不连贯、不相关或重复的短语，特别是在尝试创建长文本输出时。从已有模型来看，它们缺乏一般连贯性、意识流动性和可读性。...用编码器-解码器模型读取和生成文本 循环神经网络（RNN）能够处理可变长度的序列（例如文本），并为每个短语计算有用的表征（或隐藏状态）。...从这个角度讲，在每个词处计算的隐藏状态是所有之前读到的单词的函数输出。 ? 图 2：循环神经网络通过对每个词应用相同的函数（绿色）来读取输入语句 RNN 也可以用类似的方式产生输出序列。...输入（读取）和输出（生成）RNN 可以组合在联合模型中，其中输入 RNN 的最终隐藏状态被用作输出 RNN 的初始隐藏状态。以这种方式组合，联合模型能够读取任何文本并从中生成不同的文本。...其也是第一个在 New York Times 语料库上表现良好的抽象式模型。人类评估也表明我们的模型能得到更高质量的摘要。
正则表达式（regex 或 regexp）在通过搜索特定搜索模式的一个或多个匹配（即 ASCII 或 unicode 字符的特定序列）从任何文本中提取信息时非常有用。...bc 的副本 OR 操作符 — | 或 [] a(b|c) 匹配一个字符串具有 a 其后有 b 或者 c -> [试一下!]...在末尾我们可以规定一个标志使用以下的值（我们也可以将它们相互结合）： g(全局的) 在第一匹配之后不会立即返回，从前面匹配之后继续搜索 m (多行的) 当使用 ^ 以及 $ 的时候将会匹配行首和行尾而不是整个字符串...(https://regex101.com/r/cO8lqs/25) \b 代表一个锚类似于符号 (等同于 $ 以及 ^) 的匹配位置， 其中一侧是单词字符（如 \w），另外一侧不是单词字符（例如它可能是字符串的开头或空格字符...URL GET参数，捕获一组括号内的文本 字符串替换（即使在使用通用 IDE 的代码会话期间，例如在相应的 JSON 对象中转换 Java 或 C# 类 - 将“;”替换为“,”将其设为小写，避免类型声明等
与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...不要担心在每个单词之前的u；它只是表明 Python 在内部将每个单词表示为 unicode 字符串。...为了使我们的代码可重用，让我们创建一个可以多次调用的函数： def review_to_words( raw_review ): # 将原始评论转换为单词字符串的函数 # 输入是单个字符串...其次，我们将这些单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在我们的词袋中使用，在下面。...尝试不同的事情，看看你的结果如何变化。 你可以以不同方式清理评论，为词袋表示选择不同数量的词汇表单词，尝试 Porter Stemming，不同的分类器或任何其他的东西。
局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。 与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数，（在许多操作系统中，页得大小通常为4k） 叶子节点数据多。...①、判断ID是否已经注册，即使误判也能容忍。 ②、爬虫判断网页是否已经爬过。...⑤、通过临时索引创建倒排索引 ⑥、记录单词编号在倒排索引文件的偏移位置 帮助我们快速地查找某个单词编号在倒排索引中存储的位置，进而快速地从倒排索引中读取单词编号对应的网页编号列表。...term_offsert.bin：记录每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。 ①、当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，我们先对用户输入的文本进行分词处理。假设分词之后，我们得到 k 个单词。...①、合理选择存储介质、存储数据结构； ②、合理创建索引，使得索引和数据分离； ③、减少磁盘IO，将频繁读取的数据加载到内存中； ④、读写分离； ⑤、分层处理； 参考文档：极客时间《数据结构与算法之美》
读取数据 虽然fastText的训练是多线程的，但是读取数据却是通过单线程来完成。而文本解析和分词则在读取输入数据时就被完成了。...，count是各个单词在输入序列里的出现频次，entry_type的值是word或label中的一个，label选项仅在有监督情况下有效。...最后，subword是一个包含一个单词所有的n-grams的向量。这个subword也会在读取输入数据时被创建，然后被传递到训练过程中。...这背后的思想是，高频词所能提供的信息比罕见的单词更少，而且高频词即使在遇见到更多相同单词的实例后，它们的词向量也不会发生太大的变化。...如图所示，随着单词频率的增加，被抽到的概率大于被丢弃的概率P(w)的概率增加。因此，随着单词频率的增加，被丢弃的概率也增加。注意这只适用于无监督模型，在有监督模型中，单词不会被丢弃。
这使调用进程能够继续(恢复)搜索，当grep在NUM个匹配行之后停止时，它输出任何后面的上下文行。当-c或--count选项也被使用时，grep不会输出大于NUM的计数。...当-v或--invert match选项也被使用时，grep会在输出NUM个不匹配的行之后停止。 --mmap: 如果可能，使用mmap系统调用来读取输入，而不是默认的读取系统调用。...如果找到任何匹配项，即使检测到错误，也立即退出，状态为零。 -R, -r, --recursive: 递归地读取每个目录下的所有文件，这相当于-d recurse选项。...-u, --unix-byte-offsets: 报告Unix样式的字节偏移量，此开关使grep报告字节偏移，就好像该文件是Unix样式的文本文件一样，即去除了CR字符。...例如grep -lZ在每个文件名之后输出一个零字节，而不是通常的换行符。即使存在包含不寻常字符(例如换行符)的文件名，此选项也可以使输出明确。
在西方语言，如英语的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符。而中文只有字、句和段能通过明显的分界符来划界，唯独词没有一个形式上的分界符。...算法简述 对于一句话，人可以通过自己的知识和智力来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解并进行处理，这样的过程就是中文分词算法。...现有的中文分词算法可归纳为如下策略：首先基于公知的中文词典，先将常用的词在计算机中进行建档，随后将待处理的文本以字符串的方式同词典进行匹配和比较，若在词典中能找到某一对应的字符串，则成功匹配或识别出一个词...斗：中文多元计数算法 如下以中文文本作为研究对象，也采用多元单词计数方法提取分词，也以高阶多元词识别优先。...此外，在识别的精度和准确率上也低于之前 Java Class 的。毕竟方法一是 10M 的文件包，而方法二仅有 10 行代码。 总结 一国的语言是一国人的表达方式，也是该国科技和文化的载体。
作者：Mor Kapronczay翻译：陈之炎 校对：赵茹萱 本文约3600字，建议阅读7分钟语言模型预测单词或单词序列的概率分布，通过本文了解不同类型语言模型，以及可以用它们做什么。...在自然语言处理的学习过程中，我对过去几年中语言模型的演变非常着迷，你或许已经听说过GPT-3及其它所构成的潜在威胁，但又是如何走到这一步的呢？机器又是如何制作出一篇模仿记者的文章的呢？...复杂的文本有深刻的语境，可能对下一个词的选择产生决定性的影响。因此，即使n等于20或50，从前面的n个单词中推导出下一个单词的并非轻而易举。...其次，目标是创建一个架构，使模型能够学习哪些语境词更为重要。 前文概述的第一个模型，是一个密集的（或隐含的）层和一个输出层，堆叠在一个连续的单词包（CBOW）Word2Vec模型之上。...在项目实践中，需要通过多个结构化的示例训练 CBOW Word2Vec模型：输入是在单词之前和/或之后的n个单词，从中可以看到，语境问题依然没有得到解决。
物料编码原则 编码应该反映分类 在打印报表时，同类之数据才会被汇总于一处，将方便被比较或汇总。分类之一般原则是大分类号在前，小分类号在后，依序排列。...例如编号时，可以第一、二码表示大分类，第三、四、五码表示中分类，第六、七码表示小分类，之后编以几位码的流水号，如果担心日后有新增资料发生，则可以在分类号或流水号中预留一些空号以便日后可以插入。...编码愈简短愈好 编码之目的在求简化，如此，可以节省阅读、抄写、输入的作业时间，增加数据处理之效率；再者，由于编码简短，在处理的过程中出错的机率也能够因而降低，因此编码位数愈少愈好。...避免采用有意义编码 很多人在设计编码时都希望让编码反映某些意义，目的在使编码容易记忆或者可以望字生义。因此往往以英文单词前缀或缩写字母冠于编码上。...它甚至可以不需要具备任何意义，如果能体认这一观点，那么即使有上万笔的料件，也可以在短短两、三周内就完成整个编码工作。 避免使用英文字母 就是说最好全部用阿拉伯数字来编码。
，加密（或解密）的文本被写入在outputFilename中命名的文件。...字典数据类型 在我们继续剩余的detectEnglish.py代码之前，您需要了解更多关于字典数据类型的知识，以理解如何将文件中的文本转换成字符串值。...例如，当我们试图用关键字42访问字典时，我们会得到与之相关的新值。 正如列表可以包含其他列表一样，字典也可以包含其他字典（或列表）。...结果是一个包含八个字符串的列表，原始字符串中的每个单词对应一个字符串。即使列表中有多个空格，也会从列表项中删除空格。...如果一个单词不在字典文本文件中，即使它是一个真实的单词，也不会被算作英语。相反，如果一个单词在字典中拼写错误，非英语单词可能会意外地被算作真实单词。
后向引用 使用小括号指定一个子表达式后，匹配这个子表达式的文本(也就是此分组捕获的内容)可以在表达式或其它程序中作进一步的处理。...人若无名，便可专心练剑；物若无名，便可随意取舍…… 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言...)指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词(比如可能是)，然后是.*(任意的字符串),最后是一个后缀(?=)。...，通常的行为是（在使整个表达式能得到匹配的前提下）匹配尽可能多的字符。...(在此模式下,$的精确含意是:匹配\n之前的位置以及字符串结束前的位置.)Singleline(单行模式)更改.的含义，使它与每一个字符匹配（包括换行符\n）。
[\u4e00-\u9fa5] 匹配纯中文 定位符 定位符使您能够将正则表达式固定到行首或行尾。它们还使您能够创建这样的正则表达式，即匹配在某些模式之前或之后的位置。...\A 只匹配输入字符串的开始处。 \Z 只匹配输入字符串的结束处，或者在换行符前的最后一个字符处。 \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。...\B 匹配非单词边界。例如，er\B 能匹配 “verb” 中的 ‘er’，但不能匹配 “never” 中的 ‘er’。...下表列出了正则表达式中可用的特殊序列： 序列 描述 \A 只匹配字符串开头。它和 ^ 的区别是，\A 即使在 MULTILINE 模式下也只能匹配字符串开头的位置，而不是行首的位置。...\Z 只匹配字符串的结束，即使在 MULTILINE 模式下也只能匹配字符串末尾的位置，而不是行尾的位置。 这些是正则表达式中常用的一些模式和元字符，用于匹配、查找和操作字符串。
全文检索的极致之选：Elasticsearch完全指南 1、倒排索引相关 1.) 倒排索引的原理以及它是用来解决哪些问题 倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。...单词-文档矩阵 文档矩阵是用来表示文本集合中的文档与单词之间的关系的一种数据结构。文档矩阵通常采用二维矩阵来表示，其中行表示文档，列表示单词，矩阵中的每个元素表示该单词在该文档中是否出现。...其中一个状态被标记为开始状态，0 个或更多的状态被标记为 final 状态。一个 FSM 同一时间只处理 1 个状态。 Ordered Sets 它是一个有序集合。...在自动机理论和语言理论中，前缀是一个重要的概念，通常用于描述自动机能识别哪些字符串或语言。...ES 的选举算法 Bully 和 Paxos 脑裂是什么以及如何避免 在 Elasticsearch 集群中，脑裂（split brain）指的是由于网络故障或其他不可预见的问题导致集群中的两个或多个节点无法通信
），现在也能创建链接。...总的来说，该系统架构如下：给定的输入文本首先被分成单词（基于空格分离），然后生成所有可能的限定最大长度的单词子序列（在我们的示例中为 15 个单词），并且对于每个候选单词，打分神经网络根据它是否代表有效对象来分配一个值...为此，网络需要知道实体对象周围的上下文（除了实体本身的文本字符串）。 在机器学习中，通过将这些部分表现为独立的特征来完成。 实际上，输入文本被分成若干部分，分别馈送到网络： ?...在选择和分类网络之间共享嵌入矩阵。 这可以在几乎毫发无伤的情况下使模型缩小 2 倍，改变实体之前/之后的上下文的大小。...在移动屏幕上，文本通常很短，没有足够的上下文，因此网络也需要在培训期间接触到这一点。 从分类网络的正面示例中创建人为的负面示例。
首先，我们需要知道，LLM并不是直接操作单个字符或单词，而是操作tokens，这些tokens可以被描述为文本的语义单元。OpenAI网站上的Tokenizer页面为我们提供了内部工作原理的描述。...第三个特点是： 在论文发表时，大多数聊天机器人在加密消息之前并未使用压缩（compression）、编码（encoding）或填充（padding），其中填充是指向有意义的文本追加垃圾数据，以降低可预测性并增加加密强度...二.使用提取的信息来恢复信息文本 接下来要做的就是猜测这些tokens背后隐藏着什么单词或信息。您可能永远猜不到谁擅长这种猜测游戏：没错——就是LLMs（大型语言模型）。...在这种情况下，使用上述方法，那个人理论上将能够读取这些消息。 值得庆幸的是，拦截者的成功率并不高。正如研究人员所指出的那样，即使是聊天的一般主题也只有55%的几率被确定。...此外，这种攻击还有一个研究人员未提及的限制：文本恢复的成功与否在很大程度上取决于被拦截消息所使用的语言，tokenization的成功在不同语言之间差异很大。
虽然这种技术对于对静态文本执行简单搜索和替换任务可能已经足够了，但它缺乏灵活性，若采用这种方法搜索动态文本，即使不是不可能，至少也会变得很困难。...定位符 定位符使您能够将正则表达式固定到行首或行尾。它们还使您能够创建这样的正则表达式，这些正则表达式出现在一个单词内、在一个单词的开头或者一个单词的结尾。...定位符用来描述字符串或单词的边界，^ 和 $ 分别指字符串的开始与结束，\b 描述单词的前或后边界，\B 表示非单词边界。...$ 匹配输入字符串结尾的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 还会与 \n 或 \r 之前的位置匹配。 \b 匹配一个单词边界，即字与空格间的位置。...如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 也匹配 ‘\n’ 或 ‘\r’ 之前的位置。 * 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 “z” 以及 “zoo”。
字符串是0个或更多个字符的序列。文本也就是文字，字符串。说某个字符串匹配某个正则表达式，通常是指这个字符串里有一部分（或几部分分别）能满足表达式给出的条件。...零宽断言 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言)，因此它们也被称为零宽断言。...)指定了这样的前缀：被尖括号括起来的单词(比如可能是)，然后是.*(任意的字符串),最后是一个后缀(?=)。...，通常的行为是（在使整个表达式能得到匹配的前提下）匹配尽可能多的字符。...(在此模式下,$的精确含意是:匹配\n之前的位置以及字符串结束前的位置.) Singleline(单行模式) 更改.的含义，使它与每一个字符匹配（包括换行符\n）。
在现实中，我们并不是添加或减少门（它们始终存在），而是修改门的设置，使其在来自下方的能量较少时也能激活，或者需要更多来自下方的能量才能激活，或许在来自下方的能量非常少时释放大量能量。...无论如何，这就是将要发送给解码器的最终转换后的编码。我们大概可以同意，在每个位置上拥有一个实际上编码了两个或更多单词的假想词，对基于单个单词进行预测更有用。...它们见过几乎所有想得到的主题上的数十亿首诗歌和歌词，所以它们能创作出类似诗歌的文本。它们见过数十亿次作业及其解答，因此即使作业略有不同，它们也能做出合理的猜测。它们见过数十亿个标准化测试问题及其答案。...它读过许多科学论文，因此即使对你来说不是众所周知，它也能猜出众所周知的科学事实。它们见过数十亿个人总结、将文本改写成要点、描述如何使文本更加语法正确、简洁或有说服力的示例。...这可能意味着即使它没有“非常努力地思考”或“进行一些非常复杂的推理”，它仍然非常有用。 我们不必使用拟人化来理解它是如何提供给我们响应的。
本文的关键论点包括： 即使是在最基本的单词层面上，在可计算的条件下表征自然语言文本仍然是个难题。 不同单词的意义或多或少有其相似之处。...一个词形可以被表征为一个字符串（字符的有序列表），但是比较两个字符串是否相同的计算成本却很高。 在之前，单词往往都会被整数化处理。这样一来，每个词形都会被赋予一个唯一的（或多或少任意的）非负整数值。...这样做的优点是每个词形都以相同大小的空间被存储下来，基于数组的数据结构可以被用来通过词形索引其它的信息（如单词的字符串，对属于该词形的词例进行技术，或者包含单词潜在语义的细节信息的更丰富的数据结构）。...为整数分配意义的过程可以是随机的，也可以是按照字母顺序进行的，或者是或根据词例在生成单词表的参考文本语料中出现的顺序进行（也就是说，第一个出现的词例的词形被赋予整数 0；如果第二个出现的词例与第一个不同...例如，在 Lisp 语言中， 「gensym」也能达到同样的目的（尽管效率可能低一些）。因此，我们将基于整数的词形表征称为「离散化表征」。
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