在处理文本数据时，经常会遇到需要进行字符检测、过滤、分割等操作。而在处理中文文本时，更需要考虑到中文标点的问题。zhon是一个Python库，提供了对中文标点的支持，能够方便地进行相关的操作。本文将介绍zhon库的基本用法，帮助读者快速入门。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
API NOTE 创建UIAlertController并定义UIAlertControllerStyleAlert来在你的代码中使用警告框。
句子仅由小写字母（'a' 到 'z'）、数字（'0' 到 '9'）、连字符（'-'）、标点符号（'!'、'.' 和 ','）以及空格（' '）组成。 每个句子可以根据空格分解成 一个或者多个 token ，这些 token 之间由一个或者多个空格 ’ ’ 分隔。
在人工智能领域，大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中，大模型可能会答非所问，生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
今天的这篇文章源自于EMNLP 2021 Findings，论文标题为《AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification》。实际上用一句话即可总结全文：对于文本分类任务来说，在句子中插入一些标点符号是最强的数据扩增方法
使用Python开发一个英文句子分词程序，把一段英文句子切分为每一个单词。不能导入任何官方的或者第三方的库，也不能使用字符串的split()方法。
句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务：每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号，我们必须决定他是否终止了当前句子。
前端工程师们注意啦，尤其是做网站安全的工程师。想必XSS都耳熟能详了吧，即使不知道这具体是什么，也听过它，它可是和DDoS齐名的攻击手段。
除了代码中使用的符号以及一些特殊情况外，请将英文（半角）符号替换成中文（大部分为全角）符号。
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是，这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
语法 语句表达式 句子是完整表达某个意思的一组词，由一个或多个短语组成，他们之间由标点符号或者连接词连接起来。 语句相当于句子，表达式相当于短语，运算符则相当于标点符号和连接词。 JavaScript 中表达式可以返回一个结果值。 var a = 3 * 6; var b = a; b; var a = 3 * 6; var b = a; 声明语句，因
上周看到别的实验室学姐发来的研究生毕业要求。其中 Master Degree 的要求是 3 篇会议论文或者 1 篇杂志论文。对于目前的我来说，这个要求有点高，因为我的英文水平和韩文水平都很渣。最后决定还是用英文来写论文比较好。想要提升英文写作水平，这是个长久战，是个日积月累的过程。我选择在 Coursera 上报了这门课程来辅助学习，感兴趣的可以戳这：Academic English: Writing 专项课程
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（来自STEM和社会科学背景）都缺乏NLP经验。
分享一篇hanlp分词工具使用的小案例，即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例。供大家一起学习参考！
参加工作时间久一点的工程师应该有这样一个体会：自己平时代码写得再多再好，可一旦要用文档去描述或者表达某一个事情或者问题时，都感觉非常困难，无从下手，不知道自己该写什么不该写什么；或者费了九牛二虎之力写出来的东西没法满足要求，需要再三去修改调整。这其中的主要原因我归纳有两点：
通过输入英文句子。将每一个单词反过来，标点符号顺序不变。非26个字母且非标点符号的情况就可以标识单词结束。
1、vim编辑器 2、vim编辑器的三种模式 3、命令模式下的常用光标移动 4、命令模式下的常用基本操作 5、底行模式下常用命令
2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义；
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
自然语言处理是机器学习的一个领域，涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同，NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库，本教程将演示基础知识。
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”，则输出“student. a am I”。 由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tn
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母，如：BBS、POS；但对于某些概念名称，需使用原有格式，如：SaaS。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过，最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面：
ctrl + b 上一页 ctrl + f 下一页 ctrl + u 上半页 ctrl + d 下半页
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。
今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛，即得定两个句子，用算法判断是否表示了相同的语义或者意思。其中第4、5这个2个比赛数据集格式比较像，2、3 的数据集格式比较像，本仓库基于2、3数据集做实验
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给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。 返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。
ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定，但根据一般的自然语言处理最佳实践，以下是一个建议的提示词格式：
通过前向传播使用 Softmax 计算字典中各个单词出现的概率 输出字典中所有词的概率
"To ascertain whether a pre-existing subset of endoderm progenitors were responsible for generating endoderm cells in EZH2-/- cultures, we used flow cytometry to separate KIT+/CXCR4+ (endoderm primed) and KIT-/CXCR4- (not endoderm primed) EZH2-/- populations and subjected the cells to endoderm differentiation"
本期题目：单词倒序 题目 输入单行英文句子，里面包含英文字母，空格以及, . ? 三种标点符号， 请将句子内每个单词进行倒序，并输出倒序后的语句。 输入 输入字符串S，S的长度1 <= N <= 10
中文文本中可能出现的标点符号来源比较复杂，通过匹配等手段对他们处理的时候需要格外小心，防止遗漏。以下为在下处理中文标点的时候采用的两种方法: 中文标点集合 比较常见标点有这些： 1 ！？｡＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘’‛“”„‟…‧﹏. 调用zhon包的zhon.hanzi.punctuation函数即可得到这些中文标点。 如果想用英文的标点，则可调用string包的string.punctuation函数可得到
神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译，本文主要介绍机器翻译数据集WMT16 en-de的预处理过程。
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
师弟师妹的文章需要修改，所以趁这个机会，把一些科研写作中容易出现的坑整理出来。庄小编打算开个新的系列，整理自己在科研写作方面的笔记。
因为客观条件的诸多限制，影视字幕的内容通常与原文存在不小的偏差，故有学者认为影视翻译的本质不是翻译，而是改编。影视字幕的翻译中既有常规的翻译规范，也有很多现象和技巧是一般笔译工作中没有的。影视字幕对原文做的三种调整，是删、改、添。
这里使用Map来统计单词，并使用Set来查询是否为禁用词，若为禁用词则不加入Map中统计，最后遍历Map取出计数最大的单词。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”，则输出“student. a am I”。 分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。 由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是，词干并不是文本归一化中最重要（甚至使用）的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究，例如Tokenization，Sentencizing和Lemmatization。但是，还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法，将在本文中进行讨论。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
说明：为保证排版兼容问题，未使用 MD，HTML 等语法，本文中上标使用 ^ 下标使用 _ 例如：2^3 , X_n
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | Aileen 李子楠 邱猛 Illustration | Jiin Choi 图 | Jiin Choi 流浪者惯用一张手写标语牌来表达自己，我们对数百名纽约街头流浪者手中的标语做了文本分析，想看看他们希望传达的声音。 纽约的无家可归者普遍使用两种乞讨方式：一种是在十字路口的角落或地铁站与站之间的车厢里反复唠叨他们的困境，这种方式在要到一点小钱的同时也会招致周围游客的厌恶。另一种方式是举一个纸质标语牌，在上面写上他们要说的话。 标语牌显然更具优势。因
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