如何在JavaScript中选择文本区域中的单词或短语？_如何在R中保留文本列中特定的一组单词或短语？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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语言加工的神经计算模型

例如，短语“look at the falling snow”中“snow”一词的概率可以通过在大量文本中计算“the falling”一词后面紧跟“snow”的频率来估计。...在随后的统计分析中，争论的焦点是观察到的神经信号在多大程度上符合或不符合实验中文本处理难度的理论预测。...研究发现，这两种surprisal，一种基于层级短语结构，另一种基于单词序列，通过左半球额叶和颞叶的“语言网络”解释了一系列区域中BOLD信号的独立可变性。...他们观察到，不同的词汇语义维度，如“社交”、“视觉”或“数字”，都可以映射到大脑皮层不同区域，形成一个基于单词共现的分布向量空间。句法结构和题元角色。...他们为《哈利·波特与魔法石》第九章的每个单词赋予了特征。这些特征包括指称特征，是关于特定故事人物的身份、词性的标记以及特定单词所承载的依存句法关系的选择。被试在屏幕逐词阅读。

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基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较

它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求，为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题。文本摘要有两种基本方法：提取法和抽象法。前者从原始文本中提取单词和单词短语来创建摘要。...选择具有最高PageRank分数的顶点（句子）在原始TextRank中，两个句子之间的边的权重是出现在两个句子中的单词的百分比。...具有修正N-gram精度的 BLEU 修改的N-gram精度的关键是，一旦在模型摘要中识别出参考短语/单词，就应该将其视为耗尽。这个想法解决了模型摘要中重复/过度生成的单词的问题。...然后，我们通过其最大引用计数剪切每个模型词/短语的总计数，在模型转换/摘要中添加每个单词的剪切计数，并将总和除以模型转换/摘要中的单词/短语的总数。

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【文智背后的奥秘】系列篇：情感分类

1.1.1 TF-IDF TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...而语料又分为已标注的语料和未标注的语料，已标注的语料如对商家的评论、对产品的评论等，这些语料可通过星级确定客户的情感倾向；而未标注的语料如新闻的评论等，这些语料在使用前则需要分类模型或人工进行标注，而人工对语料的正负倾向...我们采用的是“极性词表法”，就是要从文档中挖掘出一些能够代表正负极性的词或短语。如已知正面语料“@jjhuang：微信电话本太赞了！...去噪需要去掉文档中的无关信息如“@jjhuang”、html标签等，和一些不具有分类意义的虚词、代词如“的”、“啊”、“我”等，以起到降维的作用。...在朴素贝叶斯模型中，我们比较了多项式模型和伯努力模型的效果。伯努力模型将全语料中的单词做为反例计算，因为评测文本大多是短文本，导致反例太多。

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一文概览NLP句法分析：从理论到PyTorch实战解读

句法与语法的重要性句法和语法是语言理解和生成中不可或缺的组成部分。它们为高级NLP任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等提供了坚实的基础。...名词短语（Noun Phrase, NP）定义名词短语通常由一个或多个名词以及与之相关的修饰词（如形容词或定语）组成。...句法范畴（Syntactic Categories）句法范畴是对单词或短语在句子中功能的抽象表示。常见的句法范畴包括名词（N）、动词（V）、形容词（Adj）等。...自底向上（Bottom-Up）分析定义从句子的单词开始，逐步合并它们以形成更高层次的短语或结构。...输出：句子中每个词可能属于的短语类型（如名词短语、动词短语等）。

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一篇非常详尽的NLP深度学习方法调研 | 论文精萃 | 14th

，将句子的图作为语义处理的前提，试图提炼出文本中的单词、短语和高级组成部分的意义。...词法分析：词法主要实现对于单词的分割，包括词根、词干、前缀、后缀等。词法分析器在NLP任务中非常重要。语法分析：语法主要是检查句子中不同单词和短语之间的关联性。主要有两种语法：成分语法和依存语法。...成分语法从语句中分层抽取短语成分，并不断累积抽取更大的祖坟。依存语法则重点关注单词之间的关系。深度学习在依存分析领域使用的最多。语义分析：语义处理涉及在某种程度上理解单词、短语、句子或文档的意义。...事件提取：事件提取涉及到识别指事件发生的单词或短语，以及参与者(如代理、对象和接收者)以及事件发生的时间。...事件提取通常处理四个子任务:识别事件提及或描述事件的短语;识别事件触发器(通常是动词或动名词);确定事件的论点;以及确定事件中的参与角色。

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7个有用的Prompt参数

它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。在使用生成式AI模型时，提供一个清晰、具体的prompt非常重要，因为它会直接影响到模型生成的内容和质量。...较高的最高P值（例如0.9）模型在抽样时会考虑更多的选择，从而导致更多样化的结果。相反较低的P值(如0.3)会限制选择并产生更集中的结果。...通过调整top N值，也可以管理生成输出的多样性。 6、存在惩罚存在惩罚（Presence Penalty）用于阻止模型在生成的响应中提到某些单词或短语。...通过分配更高的存在惩罚值(如2.0)，可以减少输出中出现特定单词或短语的可能性。当希望避免生成文本中的某些内容或偏差时，这个参数非常有用。...7、频率惩罚频率惩罚（Frequency Penalty）是另一个可用于控制生成的输出中单词或短语重复的参数。通过设置更高的频率惩罚值，比如1.5，可以惩罚模型过度出现重复相同的单词或短语。

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如何在 Keras 中从零开始开发一个神经机器翻译系统？

如何在 Keras 开发神经机器翻译系统照片由 Björn Groß 提供教程概述教程分为 4 个部分：德语翻译成英语的数据集准备文本数据训练神经翻译模型评估神经翻译模型 Python...在德语中有一些特殊的字符。英语中有重复的短语，有不同的德语翻译。这个文件是按句子长度排序的，在文件的末尾有很长的句子。一个好的文本清理程序可以处理一些或全部的这些问题。...我们可以对翻译中的每个整数执行此映射，并将结果作为一串单词来返回。下面的函数 predict_sequence() 对单个编码的源短语执行此操作。 ?...可以对词汇表进行细化，或者删除在数据集中使用少于 5 次或 10 次的单词，替换为 “unk”。更多的数据。用于拟合模型的数据集可以扩展到 50,000，100,000 个短语或更多。输入顺序。...编码器和解码器中的存储器单元数量可以增加，为模型提供更多的表征能力。正则。该模型可以使用正则化，如权重或激活正则化，或在 LSTM 层使用丢弃。预训练的词向量。

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练手扎实基本功必备：非结构文本特征提取方法

在这个场景中，我们讨论的是单词、短语、句子和整个文档形式的自由流动文本。本质上，我们有一些句法结构，比如单词组成短语，短语组成句子，句子又组成段落。...一个简单的例子是将é转换为e。扩展缩略语：在英语中，缩略语基本上是单词或音节的缩写形式。这些现有单词或短语的缩略形式是通过删除特定的字母和声音来创建的。...单词包模型将每个文本文档表示为一个数字向量，其中每个维度都是来自语料库的特定单词，其值可以是其在文档中的频率、出现频率(用1或0表示)，甚至是加权值。...N-Grams袋模型一个单词只是一个符号，通常被称为unigram或1-gram。我们已经知道词袋模型不考虑单词的顺序。但是，如果我们也想考虑按顺序出现的短语或单词的集合呢？...文档相似度文档相似度是使用基于距离或相似度的度量的过程，该度量可用于根据从文档中提取的特征(如词袋或tf-idf)确定文本文档与任何其他文档的相似程度。

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文本数据的特征提取都有哪些方法？

在这个场景中，我们讨论的是单词、短语、句子和整个文档形式的自由流动文本。本质上，我们有一些句法结构，比如单词组成短语，短语组成句子，句子又组成段落。...扩展缩略语：在英语中，缩略语基本上是单词或音节的缩写形式。这些现有单词或短语的缩略形式是通过删除特定的字母和声音来创建的。例如，do not变为don 't以及I would 变为I 'd 。...单词包模型将每个文本文档表示为一个数字向量，其中每个维度都是来自语料库的特定单词，其值可以是其在文档中的频率、出现频率(用1或0表示)，甚至是加权值。...我们已经知道词袋模型不考虑单词的顺序。但是，如果我们也想考虑按顺序出现的短语或单词的集合呢？N-gram帮助我们达到这个目的。...文档相似度文档相似度是使用基于距离或相似度的度量的过程，该度量可用于根据从文档中提取的特征(如词袋或tf-idf)确定文本文档与任何其他文档的相似程度。 ?

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如何在十分钟内创建一个Chrome 插件

在我们的上下文中，它是一个数字守护者，确保我们不会过度分享信息。用户可以指定他们认为敏感的单词或短语列表。...扩展是用标准的网络技术——HTML，JavaScript和CSS——开发的，它们可以从简单的工具（如颜色选择器）到更复杂的工具（如密码管理器）。...这个脚本可以直接访问网页的内容，允许我们扫描敏感词并根据需要修改页面。文件：wordsList.js。一个专门用于包含用户指定的敏感词或短语列表的JavaScript文件。...具体来说，它在文本区域中有一个禁用词时，会阻止浏览器的默认操作（在这种情况下为表单提交）。这有效地阻止了包含禁用词的消息被发送。...单词列表编辑的用户界面目前，我们的扩展依赖于预定义的受限单词列表。实现一个用户友好的界面将允许用户动态地添加、删除或修改单词。

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浅谈神经机器翻译

这种形式化的规范使给定输入序列的文本显式输出序列的概率最大化。这也明确了候选翻译的概念，以及需要通过模型的输出概率分布，在搜索过程或解码器中选择最可能的翻译。...在这些模型中，翻译的基本单位是单词或单词序列...这类模型简单而有效，并且同样适用于不同的人类语言之间摘自《Syntax-based Statistical Machine Translation》，...SMT的实际实现通常是基于短语的系统（PBMT），由其翻译长度可能不同的单词或短语的序列摘自《Google’s Neural Machine Translation System: Bridging...然而，一个更高效的方法是阅读整个句子或段落，然后一次一个地生成翻译的单词，每次都集中在输入句子的不同部分以收集所需的语义细节来产生下一个输出字。...目前行业也在关注大规模神经翻译系统的研究，如谷歌翻译系统。神经机器翻译的三个固有缺点：训练和推理速度较慢，无法处理低频单词，有时不能翻译源句中的所有单词。

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原创｜一文读懂Embeding技术

这使得模型能够更好地理解数据之间的关系； Embedding 技术通常会捕获数据的语义信息。在 NLP 中，这意味着相似的单词或短语在嵌入空间中会更接近，而不同的单词或短语会远离彼此。...Embedding 技术不仅在NLP领域有广泛应用，还在计算机视觉、推荐系统、社交网络分析等多个领域中有用途。在NLP中，Word Embedding是一种常见的技术，用于将单词映射到连续向量空间。...Embedding在大语言模型中的主要应用有：作为 Embedding 层嵌入到大语言模型中，实现将高维稀疏特征到低维稠密特征的转换（如 Wide&Deep、DeepFM 等模型）；作为预训练的 Embedding...作为Embedding 层嵌入到大语言模型中大语言模型无法直接理解书面文本，需要对模型的输入进行转换。为此，实施了句子嵌入，将文本转换为数字向量。...句子嵌入（来源：网络，作者：Damian Gil）句子嵌入由专门的转换算法实现，可以选择转换算法数字向量的大小。通过句子嵌入对信息进行编码，并将其统一封装为包含所有特征的文本。

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使用 Linux 自动化工具提高生产率

image.png AutoKey 用户界面左侧窗格包含一个文件夹式的短语和脚本的层次结构。“ 短语(Phrases)” 代表要让 AutoKey 输入的文本。...通过高亮选择短语 “grep”，然后在输入短语内容(Enter phrase contents)部分（替换默认的 “Enter phrase contents” 文本）中输入 “grep” ，配置...使用数字或箭头键选择所需的项目。高级自动键入 AutoKey 的脚本引擎允许用户运行可以通过相同的缩写和热键系统调用的 Python 脚本。...例如，NumpadIME 脚本将数字键盘转换为旧的手机样式的文本输入方法，Emojis-AutoKey 可以通过将诸如: :smile: 之类的短语转换为它们等价的表情符号来轻松插入。...这是我设置的一个小脚本，该脚本进入 Tmux 的复制模式，以将前一行中的第一个单词复制到粘贴缓冲区中： from time import sleep # 发送 Tmux 命令前缀（b 更改为 s） keyboard.send_keys

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NLP中关键字提取方法总结和概述

关键词提取方法可以在文档中找到相关的关键词。在本文中，我总结了最常用的关键字提取方法。什么是关键词提取？关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。...这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。自动从文档中提取关键字的方法是从文本文档中选择最常用和最重要的单词或短语的启发式方法。...我将关键字提取方法归入自然语言处理领域，这是机器学习和人工智能中的一个重要领域。关键字提取器用于提取单词（关键字）或创建短语（关键短语）的两个或多个单词的组。...5、关键词提取——在这一步中，如果上一阶段选择的单词一起出现在文本中，则将它们连接为多词关键词。新构建的关键字的分数是单词分数的总和。该算法对每个文档单独执行，不需要一个文档语料库来进行关键字提取。...候选关键字是位于两个停用词或短语定界符之间的短语。例如，短语分隔符是标点符号。 2、关键词共现图构建——图中的顶点是单词。如果它们一起出现在候选关键字中，则它们是连接的。

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像专业人士一样使用Google搜索

谷歌搜索是每个开发人员最重要的技能之一。让我告诉你如何在Google更好使用搜寻。 ---- 1.使用引号强制进行完全匹配搜索： "what is javascript" ---- 2....AND运算符将仅返回与以下两个术语相关的结果： html AND css ---- 3.使用OR运算符来获取与其中一个搜索词相关的结果 (javascript OR python) free course...-运算符将排除包含以下术语或短语的结果： javascript -css ---- 5.使用（*）通配符作为占位符，它将被任何单词或短语替换。...filetype:pdf learn css ---- 8.搜索一系列数字： ecmascript 2016..2018 ---- 9.使用“before”运算符仅返回给定日期之前的结果必须提供年月日日期或仅年...例如： javascript before:2020 ---- 10.使用“after”运算符仅返回给定日期之后的结果必须提供年月日日期或仅年。

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浅谈神经机器翻译

最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果. 在这篇文章中, 您将发现机器翻译的挑战性和神经机器翻译模型的有效性....这种形式化的规范使给定输入序列的文本的输出序列概率最大化.这也使得存在一组候选翻译的概念是明确的, 并且需要一个搜索的过程或解码器从模型的输出概率分布中选择最可能的翻译....自20世纪80年代末这个领域开始发展以来, 最流行的统计机器翻译模型是基于序列的.在这些模型中, 翻译的基本单位是单词或单词序列...这类模型简单而有效, 与人类语言很匹配....几十年来, 统计机器翻译(SMT)一直是主流的翻译范式.SMT的具体实施通常是基于短语的系统(phrase-based systems, PBMT), 其翻译长度可能不同的单词或短语序列 Google神经机器翻译系统...问题源于固定长度的内部表示, 必须用它来解码输出序列中的每个单词.

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LSF-SCNN：一种基于 CNN 的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

那么，怎样以词向量为基础，表达一个短语或一句话的语义呢？短语或者句子能否也通过向量的形式表达？答案是肯定的。...在深度学习框架下，有许多神经网络，如卷积神经网络CNN[2]、递归神经网络Recursive NN[3]、循环神经网络Recurrent NN[4]等，都可以将词向量序列有效的编码成短语或句子向量。...短文本相似度计算的现有解决方案通过神经网络学习到的短语或句子向量就可以进一步应用于以短文本相似度计算为核心的多种任务中，如问答系统中的答案选择问题 (Answer Selection，AS)，即从输入问题的特定候选答案列表中...3.2 基于词语粒度的相似度矩阵直接学习并计算文本相似度如下图，Meng在其文章中[7]直接基于词向量计算输入文本对儿在单词粒度上的相似度（计算方式有多种：欧式距离、余弦距离、参数化的相似矩阵），并以此为后续深层卷积神经网络的输入...但是在短文本相似度相关任务中，如问题和候选答案，往往是文本对儿间在语义、词语表达、语序等方面存在关联，而前人方法忽略了这点。

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NLP笔记——NLP概述

在他们的模型中，查询表（或单词嵌入矩阵）在两个接受不同任务训练的模型之间共享 2013 - Word embeddings（词嵌入：使用密集向量表示词或词嵌入） Mikolov等人在2013年提出的创新技术是通过去除隐藏层...然而，从语言学的角度来看，语言本质上是层次化的：单词被组合成高阶短语和从句，这些短语和从句本身可以根据一组生产规则递归地组合。...RL 对于直接优化不可微的末端度量（如 ROUGE 或 BLEU）也有效，反而在汇总中优化替代损失（如交叉熵）（Paulus 等人， 2018；Celikyilmaz 等人，2018）和机器翻译场景效果就不明显了...Attention模型并不只是盲目地将输出的第一个单词与输入的第一个词对齐。实际上，它在训练阶段学习了如何在该语言对中对齐单词(示例中是法语和英语)。...收集了个人自用及备用的一些开源Python库、知识图谱、语料库、词表以… NLP文本分类最近开始入坑Tensorflow的一些深度学习的NLP相关实践，同时学习了文本分类领域中基于深度学习… 信息熵和条件熵机器学习中

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【精品】NLP自然语言处理学习路线(知识体系)

句法分析句法树解析 *句法树（syntactic tree）*解析是将句子分析为树状结构的过程，其中每个节点代表一个短语或单词，边表示它们之间的语法关系。...假设我们有一组新闻文章，我们希望了解这些文章中的主题。通过应用主题模型（如LDA），我们可以发现每个主题的单词分布以及每篇文章属于每个主题的概率。...常用的自动评估方法包括BLEU（双语评估下的词汇匹配度）、METEOR（基于单词、短语、句子层面的多种标准）和TER（短语错误率）等。...语言模型语言模型是利用统计和机器学习方法来建模自然语言序列的概率分布。它能够预测给定上下文的下一个词或短语，并根据已有的语言规则和训练数据对生成的文本进行评估。...当用户输入一个句子的前半部分：“今天的天气非常”，语言模型可以预测并生成下一个词或短语，如“晴朗”，从而完成句子的生成：“今天的天气非常晴朗。”

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Emacs 快捷键

C-_ undo 撤消您的上一次键入或操作 C-q 字符或XXX quoted-insert 在插入点插入按键本身代表的字符或由八进制数字（XXX ）表示的字符。...C-r [字符串 ] [C-w ] [C-y ] isearch-backward 后向增量地在整个缓冲区中搜索字符串（在缺省情况下，将搜索您上一次给出的搜索字符串，如果存在），C-w 使用从光标处到光标所在单词的词尾之间的文本...C-s Enter C-w 单词或者短语 word-search-forward 在整个缓冲区中前向搜索给定的单词或者短语（不管它们之间如何分隔）。...C-r Enter C-w 单词或者短语 word-search-backward 在整个缓冲区中后向搜索给定的单词或者短语（不管它们之间如何分隔）。...M-B1-B1 将一个单词标记为二次选择。 M-B1-B1-B1 将一行标记为二次选择。 10.

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