▌扩大收缩 缩写是单词或音节的缩写形式。它们经常存在于英语的书面语言或口语中。这些词的缩短版本或收缩是通过去除特定的字母和声音而产生的。将每一个缩写转换为展开的原始形式有助于文本标准化。...了解语言的结构和语法有助于文本处理、标注和解析等领域的后续操作，如文本分类或摘要。下面为大家介绍理解文本语法的典型解析技术。...可以看到，每个库都以自己的方式处理令牌，并为它们分配特定的标记。根据我们所看到的，spacy 似乎比 nltk 做得稍好一些。 ▌浅解析或分块 根据我们前面描述的层次结构，一组词组成短语。...副词短语用作名词、动词或副词的修饰词，它提供了描述或限定它们的更多细节。 介词短语（PP）：这些短语通常包含介词作为前置词和其他词汇成分，如名词、代词等。...这些行为就像形容词或副词，用来描述其他的词或短语。 浅解析，也称为轻解析或分块，是一种流行的自然语言处理技术，它分析一个句子的结构，将其分解为最小的组成部分（如单词），并将它们组合成更高层次的短语。
我们可以使用grep搜索文件中的文本模式，另一方面，可以使用find命令在linux OS中搜索文件。除此之外，我们还可以使用grep命令过滤搜索结果以捕获特定的文本字符串、单词或数字。...输出是一组行，每行应具有您使用grep命令键入的特定单词或单词短语。...如果在您所在位置的文件内搜索文本，则可以使用相对路径。但是，如果要在其他位置的文件中搜索文本，则必须使用绝对路径。 要搜索单词短语时，请记住使用“”or“”。...重要提示：您可以将-R或-r都用于递归grep。 选项5：使用-i忽略大小写 在这里，我创建了一个名为“ osa”的小文本文件。它在下面的同一行中包含两个单词。 ? 参见下面的-i选项如何工作 ?...grep -w boo example.txt 如何在单个文件中搜索两个单词 grep -w'word1 | word2'example.txt 选项8：使用-v选项可忽略搜索结果中的关键字 ?
Yake 它是一种轻量级、无监督的自动关键词提取方法，它依赖于从单个文档中提取的统计文本特征来识别文本中最相关的关键词。该方法不需要针对特定的文档集进行训练，也不依赖于字典、文本大小、领域或语言。...每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。Rake 通过分析单词的出现及其与文本中其他单词的兼容性（共现）来识别文本中的关键短语。...这基本上是通过以下一些步骤来完成的，首先，文档文本被特定的单词分隔符分割成一个单词数组，其次，该数组再次被分割成一个在短语分隔符和停用单词位置的连续单词序列。...最后，位于相同序列中的单词被分配到文本中的相同位置，并一起被视为候选关键字。...其主要步骤如下： 把给定的文本T按照完整句子进行分割，即 对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即 ，其中是保留后的候选关键词。
通常单词保留自己的计数，可以通过停用词列表或其他频率进一步过滤方法。这些难得的单词会失去他们的身份并被分组到垃圾桶功能中. ?...更复杂的文本特征化方法，如 word2vec 也适用于句子或段落。在这些情况下，需要首先将文档解析为句子，然后将每个句子进一步标记为单词。...定义单词到词类的模型通常是语言特定的。 几种开源 Python 库（如 NLTK，Spacy 和 TextBlob）具有多种语言模型。...你可以看到每个库找到的名词短语有些不同。spacy 包含英语中的常见单词，如"a"和"the"，而 TextBlob 则删除这些单词。这反映了规则引擎的差异，它驱使每个库都认为是“名词短语”。...防止稀疏性和成本增加的一种方法是过滤 n-gram 并保留最有意义的短语。这是搭配抽取的目标。理论上，搭配（或短语）可以在文本中形成非连续的标记序列。
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。...在这一部分，我们将详细介绍这两个概念，以及它们在句法分析中的重要性。 短语（Phrase） 短语是一组单词，它们在句子中作为一个单元出现，并且通常具有特定的语法和语义功能。...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。...短语结构规则（Phrase Structure Rules） 短语结构规则是一组规则，用于描述如何从单个单词生成句子或短语的结构。
这些向量捕获中文单词和短语的语义含义，可以广泛应用于许多下游中文处理任务（例如，命名实体识别和文本分类）以及进一步的研究中。...在下面的每一行中，第一列表示中文单词或短语，后跟一个选项卡及其嵌入。对于每次嵌入，其在不同维度中的值由空格分隔。 强调 与现有的汉语嵌入语料库相比，该语料库的优越性主要在于覆盖率，新鲜度和准确性。...我们的语料库包含大量特定领域的词汇或词汇俚语，如“喀拉喀什河”，“皇帝菜”，“不念僧面念佛面”，“冰火两重天”，“煮酒论”英雄，大多数现有的嵌入语料库都没有涵盖。 新鲜度。...我们的语料库包含最近出现或流行的新词，如“恋与制作人”，“三生三世十里桃花”，“打电话”，“十动然拒”，“因吹斯汀”等。 准确性。...我们的训练数据包含从新闻，网页和小说收集的大型文本。来自不同域的文本数据使得能够覆盖各种类型的单词和短语。此外，最近收集的网页和新闻数据使我们能够学习新词的语义表示。 词汇建设。
通过依存关系分析，我们可以更好地理解句子中单词之间的修饰和从属关系，帮助我们解释和理解句子的语法结构 语义分析 文本聚类（Text Clustering） 文本聚类是将一组文本数据分成不同簇的过程，...文本聚类的目标是在不需要先验标签的情况下，发现隐藏在文本数据中的潜在结构或关系。常用的方法包括层次聚类、k-means聚类和谱聚类等。 假设我们有一组新闻文章，涵盖体育、科技、政治等不同主题。...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。...实体抽取 实体抽取是指从给定的文本中识别和提取出具有特定类型或类别的命名实体。命名实体可以是人物、地点、组织机构、日期、时间、货币、产品等等。实体抽取任务的目标是在文本中定位并标记出这些实体。...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。”
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...相比而言，跳跃卷积则是同样自左向右每次移动一个单词的步长，但移动的并非卷积窗口的整体，而是整体中的一列。...例如，上图右侧，初始卷积抽取了短语“the cat sat on”（紫色框）的特征；而后将覆盖在“on”上的卷积窗口的那一列向右移动一个单词的步长，从而得到短语“the cat sat the”（蓝色框...）的特征；接着，将覆盖在“sat”上的一列向右移动一个单词的步长，从而得到短语“the cat on the”（绿色框）的特征，以此类推。...SC技术可行性分析： 传统卷积方式只允许在特定大小的卷积窗口中对相邻的词语进行卷积，而跳跃卷积可以通过跳跃停用词如the、形容词等，在特定大小的卷积窗口中将抽取到包含更完整更浓缩的主体语义信息的短语特征如
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。...在 NLP 中，单词的嵌入会考虑其周围的单词，以更好地表示语法和语义；Embedding 技术通常将高维数据降维到较低维度，但仍然保留了重要的信息。这有助于减少模型的复杂性，并提高模型的泛化能力。...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。在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型也使用嵌入来处理图像和文本数据。...在本例中是“sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2”。创建的向量的长度为384。利用创建的向量创建一个具有相同列数的数据帧。...计算复杂性：在训练嵌入时，可能需要大量的计算资源和时间，尤其是对于大规模数据集和高维度嵌入。 可解释性差：嵌入向量通常是抽象的，难以解释。这使得难以理解模型为什么做出特定的预测或推荐。
在 B 树索引中，文本从搜索短语的开始到结束被转换为一系列二元（真/假）测试树。...B树索引是对搜索短语从头到尾的一系列测试。反向索引采用不同的方法，它从单词创建标记。...Token 可以是整个单词或 n-gram（来自单词的给定长度的子串，对于Johnie3 个字母的 n-gram 是：joh, ohn, hni, nie）。 这允许以稍微不同的方式构建索引。...布尔模式表达式允许执行一些很酷的技巧，例如排除某些单词或按相关性查找，您可能会发现这些技巧很有用。但是您必须愿意接受更高的写入时间和更高的存储成本。...长度不同于标记大小的短语仍然比未索引的方法更快，但没有“哇”因素。 避免： 当您的文本使用表意语言（如中文或日文）并且需要单字符标记时。日语有单独的 MeCab 分词器，但这超出了本文的范围。
这种技术允许可以选择在增强过程中必须保持不变的单词。当希望在保留文本的其他部分的同时对文本的特定部分应用增强时，此技术非常有用。...，并将其输入周围环境，或者用预训练语言模型(如BERT、DistilBERT、RoBERTa或XLNet)中的前n个相似单词替换它们。...可以包括源文本中没有出现的新短语和句子。 采用抽象摘要的文本增强可以带来短语结构和内容的多样性和差异性，这可能对训练NLP模型有用的。...，上下文词嵌入从预训练模型(如XLNet、GPT2或蒸馏GPT2)中添加具有前n个相似词的新句子。...LAMBADA文本增强利用语言模型，如GPT或BERT，通过预测给定上下文的缺失单词来生成新句子。 使用LAMBADA增强器是在句子结构中引入多样性和提高NLP模型训练数据质量的极好方法。
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。...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。...他们给患者一系列包含特定句法结构的句子。这些句子由语境无关的短语结构生成。通过这些短语，他们测试了一组加工模型，这些模型在遍历短语结构的迫切程度或预测程度上有所不同。...在所有这些例子中，支持或反对特定理论模型的主张都是基于与一组备选方案的明确比较，这些备选方案共同定义了一个可能模型或假设的空间。
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。...我们会使用分离标记生成器给英语序列和德文序列，下面这个函数是 create_tokenizer() 会训练在一列短语中的标记生成器。 ?...同样地，max_length() 函数会找在一列单词中最长的序列。 ? 我们可以调用这些函数结合数据集来准备标记生成器，词汇大小和最大的长度，英文和德文短语。 ? 现在我们准备开始训练数据集。...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。
实际应用中我们可以重复多次选取不同的散列函数，利用融合的方式来提升模型效果。散列方法可能会导致特征取值冲突，这种冲突通常会削弱模型的效果。自然数编码和分层编码可以看作散列编码的特例。 计数编码。...构建一个由文档或短语组成的矩阵。矩阵的每一行为文档，可以理解为对产品的描述，每一列为单词。通常，文档的个数与样本个数一致。...文本清洗（取决于具体应用场景） 分词 词性标注（帮助了解语言内在结构） 词性还原和词干提取 文本特征统计（计数、比率） N-Gram模型。将文本转为连续序列，保留词序信息。...向量分量取值0或1，表示单词是否出现，无词序信息。 词袋模型。向量每个分量取值为词频。 TF-IDF（词频-逆文档频率）。用来评估单词对文件集或语料库中的其中一份文件的重要程度。...其主要思想：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF很高，并且在其他文章中很少出现，则认为它具备良好的类别区分能力，适用于分类。 余弦相似度。
这些突出显示的连接词在很大程度上被传统搜索系统忽略，它们不仅可以在捕获用户意图方面发挥关键作用（例如，“蝙蝠中的冠状病毒”不同于“蝙蝠是冠状病毒的来源”或“蝙蝠中不存在冠状病毒”）的搜索意图，但是，保留它们的句子片段也可以是有价值的候选索引...或者“冠状病毒与之结合的受体”，即使是在最近发布的covid19数据集这样的小数据集上(约500 MB的语料库大小，约13k文档，8500多万单词，文本中约有100万个不同的单词)，也是一个挑战。...传统的文档搜索方法也满足以下对单词和短语的用户体验约束: 我们看到的(结果)是我们输入的(搜索的) 例如，当我们搜索单词和短语(连续的单词序列，如New York，Rio De Janeiro)时，结果通常包含我们输入的词汇或它们的同义词...具体地说,词的Word2vec嵌入(词指的是词和短语，如蝙蝠、果子狸等)是广度优先搜索的有效方法，基于实体的聚类应用于结果。搜索“蝙蝠”或“麝香猫”这个词，会得到其他动物，如穿山甲、骆驼等。...搜索系统可以使用该向量表示不仅选择特定的文档，而且还可以找到与所选文档类似的文档。 在选择文档之前，可以使用嵌入(无论是单词、短语还是句子片段)来扩大/深化搜索。
ABSENT ON NULL NULL ON NULL - 可选-指定如何在返回的JSON数组中表示空值的关键字短语。...NULL ON NULL(缺省值)表示带有单词NULL(未引号)的NULL(缺少)数据。在NULL上不存在将从JSON数组中省略空数据；它不会保留占位符逗号。此关键字短语对空字符串值没有影响。...返回的JSON数组列被标记为表达式(默认情况下)；可以为JSON_ARRAY指定列别名。 选择模式和归类 当前%SelectMode属性确定返回的JSON数组值的格式。...由于%SQLUPPER会在值之前插入一个空格，因此通常最好指定大小写转换函数，如LCASE或UCASE。...ON NULL关键字短语，则JSON数组中不包括NULL(或NULL文字)列值。
例如：android, com, junit, org, sun java包归为一组 javax包归为一组 注意：同一组内的import语句之间不应用空行隔开，同一组中的import语句按字典序排列。...类名通常是名词或名词短语。例如：Character或者ImmutableList。接口名称也可以是名词或名词短语（例如：List），但有时可能是形容词或形容词短语（例如：Readable）。...现在还没有特定的规则或行之有效的约定来命名注解类型。 测试类的命名以它要测试的类的名称开始，以Test结束。例如：HashTest或HashIntegrationTest。...把这个结果切分成单词，在空格或其它标点符号(通常是连字符)处分割开。 推荐：如果某个单词已经有了常用的驼峰表示形式，按它的组成将它分割开(如AdWords将分割成ad words)。...这个片段是非常重要的，在某些情况下，它是唯一出现的文本，比如在类和方法索引中。 这只是一个小片段，可以是一个名词短语或动词短语，但不是一个完整的句子。
例如，DT-NP 规则，或者说是限定词后跟名词短语 (如 The car 或 A man ) 的例子中，更强调名词词组。(这是显而易见的，因为右边的对角线是红色的，表示更高的权重)。...成分句法分析(也称为“短语结构分析”)的目标之一是识别文本中的成分，这些成分在从文本中提取信息时非常有用。通过分析句子后了解成分，就有可能生成语法上正确的类似句子。...2.1 成分 在句法分析中，一个成分可以是一个单词或短语，作为一个层次结构中的一个单元。...短语是由两个或两个以上的单词组成的词组，围绕 a head lexical item 一个词首词项，在一个句子中作为一个单位使用。作为一个短语，一组词应该在句子中发挥特定的作用。...此外，一组词可以一起移动或替换为一个整体，句子应该保持流利和语法。 我们用较小元素的符号组合来解释大的文本单元。这些较小的元素可以在保持相同含义的同时进行更改，如下面的示例所示。
值可以是列名、聚合函数、算术表达式、数字或字符串文字或文字NULL。 ABSENT ON NULL NULL ON NULL - 可选-指定如何在返回的JSON对象中表示空值的关键字短语。...NULL ON NULL(缺省值)表示带有单词NULL(未引号)的NULL(缺少)数据。...在NULL上缺失将从JSON对象中省略NULL数据；当value为NULL且不保留占位符逗号时，它将删除key：value对。此关键字短语对空字符串值没有影响。...由于%SQLUPPER会在值之前插入一个空格，因此通常最好指定大小写转换函数，如LCASE或UCASE。...ABSENT ON NULL 如果指定可选的ACESING ON NULL关键字短语，则JSON对象中不包括NULL(或NULL文字)列值。JSON对象中不包括占位符。
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 。...你还可以根据需要添加自己的域特定的停止词。 ? 除此之外，你还可以执行其他标准操作，如标记化、删除额外的空格、文本小写转换和更高级的操作，如拼写纠正、语法错误纠正、删除重复字符等等。...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。...可以清楚地看到，特征向量中的每一列表示语料库中的一个单词，每一行表示我们的一个文档。任何单元格中的值表示该单词(用列表示)在特定文档中出现的次数(用行表示)。
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