首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用SAS查找文档中的最后一句话?

SAS(Statistical Analysis System)是一种统计分析系统,它提供了广泛的数据处理、数据分析和数据可视化功能。在SAS中,可以使用一些函数和技巧来查找文档中的最后一句话。

方法一:使用SUBSTR和COUNT函数 可以使用SUBSTR函数截取文档中的每一句话,并使用COUNT函数统计句子的数量。通过将文档中的每一句话与总句子数量进行比较,可以找到最后一句话。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
data _null_;
    length sentence $200.;
    infile 'path_to_your_document.txt' truncover;
    input sentence $;
    count + 1;
    last_sentence = sentence;
run;

%put The last sentence is: &last_sentence;

在这个示例中,首先使用INFILE语句将文档读入SAS数据集。然后,使用INPUT语句将每一行文本存储在变量sentence中。通过每次读取一行文本,count变量加1,统计句子的数量。最后,将最后一句话存储在last_sentence变量中,并使用%PUT语句打印出来。

方法二:使用SCAN函数和COUNTW函数 另一种方法是使用SCAN函数和COUNTW函数来查找文档中的最后一句话。SCAN函数用于分割文本字符串,COUNTW函数用于统计分割后的单词数量。通过比较每一行文本的单词数量和总单词数量,可以找到最后一句话。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
data _null_;
    length sentence $200.;
    infile 'path_to_your_document.txt' truncover;
    input sentence $;
    count + countw(sentence);
    last_sentence = sentence;
run;

%put The last sentence is: &last_sentence;

在这个示例中,首先使用INFILE语句将文档读入SAS数据集。然后,使用INPUT语句将每一行文本存储在变量sentence中。通过每次读取一行文本,使用COUNTW函数统计该行文本的单词数量,并将其加到count变量上。最后,将最后一句话存储在last_sentence变量中,并使用%PUT语句打印出来。

需要注意的是,以上示例代码中的'path_to_your_document.txt'需要替换为实际文档的路径。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云对象存储(COS) 腾讯云对象存储(COS)是一种高可用、高可靠、安全、低成本的云存储服务,适用于存储和处理各种类型的非结构化数据,包括文档、图片、音视频等。您可以将文档上传到COS中,并使用SAS进行文档的处理和分析。

了解更多关于腾讯云对象存储(COS)的信息,请访问:腾讯云对象存储(COS)

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能因实际情况而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用 RNN 模型实现文本自动生成 |

文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言! 在自然语言处理中,另外一个重要的应用领域,就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用,都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用:由少到多的生成,包括句子的复写,由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候,我们

02

Python做文本挖掘的情感极性分析(基于情感词典的方法)

关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同,可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中,前者多用于舆情监控和信息预测,后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种:基于情感词典的方法(本次内容)和基于机器学习的方法(下次内容)。 1

06

能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

引言 在离人工智能越来越近的今天,研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓,期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看,而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听(比如百度的语音识别),于是大量的精力开始投向NLP领域,让计算机学会写也一定是非常有意思的事情,试想一下,如果计算机通过读韩寒和小四的小说,就能写出有一样的调调的文字,这是多带劲的一件事啊。 你还别说,还真有这么一类神经网络,能够在NLP上发挥巨大的

05

TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译

机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做:首先完整听懂要翻译的语句,将语义充分理解,随后把理解到的内容,用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译,也正是这样做的,谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说,这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器,得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义,只是这个含义人类无法读懂,是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程,将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果,非常流畅,具有更好的可读性。

02
领券