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.”...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“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。
这里给出几个有效单词的例子：“a-b.”、“afad”、“ba-c”、“a!” 和 “!” 。 给你一个字符串 sentence ，请你找出并返回 sentence 中 有效单词的数目 。...示例 1： 输入：sentence = "cat and dog" 输出：3 解释：句子中的有效单词是 "cat"、"and" 和 "dog" 示例 2： 输入：sentence = "!...输出：0 解释：句子中没有有效单词 "!...stone-game10" 输出：5 解释：句子中的有效单词是 "alice"、"and"、"bob"、"are" 和 "playing" "stone-game10" 不是有效单词，因为它含有数字...输出：6 解释：句子中的有效单词是 "he"、"bought"、"pencils,"、"erasers,"、"and" 和 "pencil-sharpener."
题目 一个 句子 由一些 单词 以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。 给你一个字符串数组 sentences ，其中 sentences[i] 表示单个 句子 。...请你返回单个句子里 单词的最多数目 。...所以，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。...这个例子中，第二个句子和第三个句子（加粗斜体）有相同数目的单词数。...sentences[i] 的开头和结尾都没有空格。 sentences[i] 中所有单词由单个空格隔开。
翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
本次的练习是：如下图1所示，在单元格A1中有一段英文文本，其中可能包含标点符号或不包含标点符号，在单元格B1中输入一个公式，识别文本中包含五个元音字母的单词，统计出这些单词的个数。 ?...图1 注意，统计的单词应满足： 1. 单词中包含全部五个元音字母 2. 这五个元音字母在单词中从左至右出现的顺序是a、e、i、o、u 3....这五个元音字母在单词中只出现一次 在图1中，红色字体的单词满足条件，而黑色斜体的单词虽然包含全部的五个元音字母但由于顺序不符合要求，因此不满足条件。 先不看答案，自已动手试一试。...Arry2将生成由A1中的单词组成的数组，其运行原理在本系列前面的文章中已作详细讲解，有兴趣的朋友可查阅参考。...数组中，有些单词包含了标点符号，但并不影响最终的结果。
题目 「句子」是一个用空格分隔单词的字符串。给你一个满足下述格式的句子 text : 句子的首字母大写 text 中的每个单词都用单个空格分隔。...请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。 如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 请同样按上述格式返回新的句子。...示例 1： 输入：text = "Leetcode is cool" 输出："Is cool leetcode" 解释：句子中共有 3 个单词，长度为 8 的 "Leetcode" ， 长度为 2 的...输出需要按单词的长度升序排列，新句子中的第一个单词首字母需要大写。..."keep" 4 个字母，因为存在长度相同的其他单词， 所以它们之间需要保留在原句子中的相对顺序。 "calm" 4 个字母。 "code" 4 个字母。
句子中的有效单词数 如果一个单词是有效单词它需要满足"[a-z]-[a-z]"这样的格式，由小写字母组成、至多在中间有一个连字符、至多有一个'.,!'在末尾、单词间用' '分开。...这样的格式可以使用正则表达式表示出来，常用的正则匹配规则如下： (str)*: 出现若干次(str); (str)+: 出现至少一次(str); (str)?...: 至多出现一次(str); ^(str): 以(str)开头; (str)$: 以(str)结尾; [str]: 出现str中的某个字符; [a - z]: a - z中的任意一个字符 import...则表明该单词无效；再来看遇到连字符的情况，如果连字符已经出现过（flag=True）或者连字符出现在开头或末尾处，又或者连字符连接的左/右端不止有小写字母，以上的所有情况均构不成有效单词。...将上述判断的结果用bool值返回，并统计为True即1的个数，就是最终结果有效单词数。
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.”...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“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
"嗯，也许我应该更新这里的padding。" "如果这是不同的颜色呢？" "我应该添加谷歌网站分析。" 各种各样的新想法涌入你的脑海。它们中的每一个都只需要更新一行代码。...这个过程越慢，就必须等待更长的时间才能看到代码是否按预期工作。 这篇文章演示了如何用速度更快的esbuild打包器替换create-react-app中安装的webpack打包器。...应用程序中，你应该会看到以下错误： esbuild-errors.png 启用JS文件的JSX语法 前两个错误建议在构建命令中加入 --loader:.js=jsx。... 你可能想把public/js添加到你的.gitignore中，因为你可能不想在生产构建的时候进行检查...".js": "jsx", }, plugins: [inlineImage()], } ) .catch(() => process.exit()); 替换
如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。难度水平：困难摘要本篇文章将探讨如何在 Swift 中解决字符串分割问题，即将给定字符串根据字典中的单词构造出所有可能的句子。...描述给定一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict（作为字典），我们需要将字符串 s 划分为多个子串，使每个子串均在 wordDict 中，并返回所有可能的句子。字典中的单词可以重复使用。...O(k) 降低到 O(1)，其中 k 是字典中单词的数量。...如果前缀在字典中，则递归处理后缀。最终将前缀和后缀的结果拼接成句子。拼接结果 对于每种可能的分割，将前缀与后缀的句子组合成完整句子。返回所有可能的句子。...优化部分: 由于使用记忆化缓存了中间结果，实际复杂度降低到 O(n * k)，其中 n 是字符串长度，k 是字典中单词的数量。
AI 研习社获得官方授权，汉化翻译卡耐基梅隆大学的11-747神经网络自然语言处理（2019春季），今天上线第二讲！...我们先来一睹为快—— 第二讲 简单练习 ：预测句子中的下一个单词 上手视频约 4 分钟 视频内容 翻译 | 孙稚昊 曹云 翻译 | 王和春 孙振维 黄伟聪 看完是不是不够过瘾！
BERT的原理 BERT 使用 Transformer，这是一种注意力机制，可以学习文本中单词（或sub-word）之间的上下文关系。...这掩盖了15%的Tokens又分为三种情况： 有80%的字符用“MASK”这个字符替换，如：My dog is hairy -> My dog is [MASK]....有10%的字符用另外的字符替换，如：My dog is hairy -> My dog is apple 有10%的字符是保持不动，如: My dog is hairy -> My dog is hairy...在 BERT 训练过程中，模型的输入是一对句子，并学习预测sentence2是否是原始文档中的sentence1的后续句子。...如何用BERT做Fine-tuning BERT 经过微小的改造（增加一个小小的层），就可以用于各种各样的语言任务。
下面的函数使用一系列的正则表达式和替换函数以及列表解析，将这些无用个字符替换成空格。我们通过下面的函数进行处理，结果文档只包含字母和数字字符。 ? 上图显示了用空格代替文档中无用字符的代码。 ?...图中显示LDA模型如何用5个主题建模DocumentTermMatrix。 下面的代码使用mglearn库来显示每个特定主题模型中的前10个单词。 人们可以很容易从提取的单词中得到每个主题的摘要。...下面的代码从主题1和4中提取前4个句子。 ? 上图显示了从主题模型1和4中提取的句子。 Topic-1的句子是指，根据纽约市的法律将商标转让给eclipse。...图中显示了Topic-5中最常见的单词。 还为整个法律文件生成了一个wordcloud，以便观察文档中最常用的术语，如下图所示。...这通常与主题的结果一致，如商标，协议，域名，eclipse等词语是最常见的。 在法律文件中显示最常见的单词/短语的单词云（wordcloud）。 ?
我们还可以使用不同的语言（如英语到法语等）来创建更多变体。 随机插入 在这种技术中，我们在给定的句子中随机插入一个单词。...一种方法是随机插入任何单词，但我们也可以使用预训练模型（如 BERT）根据上下文插入单词。这里我们可以使用transformer pipeline中的“fill-mask”任务来插入一个单词。...我们随机选择单词“see”并使用 BERT 将其替换为单词“watch”，从而生成具有相同含义但单词不同的句子“I went to watch a movie in the theater”。...我们还可以使用相同的技术替换多个单词。对于随机插入和替换，我们还可以使用其他支持“填充掩码”任务的模型，如 Distilbert（小而快）、Roberta 甚至多语言模型！...文本生成 在这项技术中，我们使用 GPT2、distlgpt2 等生成模型来使句子更长。我们以原始文本作为开始，然后模型根据输入文本生成额外的单词，这样我们就可以在句子中添加随机噪声。
单词的扩充技术包括用同义词替换单词，插入或删除单词，甚至改变句子中单词的顺序。...，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。...，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)使用预训练的语言模型来预测句子中缺失的单词并生成替代句子变体。...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。
的计算方法如公式(2)所示： ? (2) 其中表示单词替换函数，表示区间[0.0，1.0]上均匀分布的随机数，表示替换概率的阈值。语法纠错中的动态掩蔽方法的训练过程如图1所示。 ?...图1 动态掩蔽方法在中文语法纠错中的训练过程 动态掩蔽算法如表1所示： 表1 动态掩蔽算法 ? 2.3 噪声方案 (1)填充符替换：源句子中的每个单词都有一定的概率被选择并替换为填充符号“”。...(2)随机替换：按一定概率从源句子中随机抽取一些单词，然后使用词汇表中的随机单词来替换它们。...(3)字频替换：计数训练语料库中目标句子中每个单词的出现情况得到单词频率，然后计算单词表的概率分布， 在训练过程中，GEC模型根据单词频率对单词进行替换采样。...(4) 同音词替换：根据目标句子中的单词的拼音进行分类，并根据拼音类别计算单词频率，得到各拼音类型单词的概率分布。
简单地说，BERT是一个可以用于很多下游任务的体系结构，如回答问题、分类、NER等。我们可以假设预先训练的BERT是一个黑盒，它为序列中的每个输入令牌(词)提供了H = 768维的向量。...如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...尝试3 ：用随机单词遮盖LM: 在这次尝试中，我们仍然会隐藏15%的位置。但是我们会用随机的单词替换20%的掩码中的任何单词。...因此，如果我们有一个长度为500的序列，我们将屏蔽75个令牌(500的15%)，在这75个令牌中，15个令牌(75的20%)将被随机单词替换。在这里，我们用随机的单词替换一些[MASK]。 ?...（占500的15％），在这75个令牌中，有7个令牌（占75的10％）将被随机单词替换，而7个令牌（占10％的令牌）将不替换，照原样使用。
我们有一个句子，它由三个单词组成——I like Python，并且假设我们有一个四个单词组成的语料库{Python, Java, J2ee, Ruby}。...如果我们从语料库中拿出每个单词，并且检查它是否出现在句子中，这需要我们遍历字符串四次。 如果语料库里有n个词，它将需要n个循环。并且每个搜索步骤（is in sentence?）...将花费自己的时间，这就是正则匹配（Regex match）的机制。 还有与第一种方法相反的另一种方法L对于句子中的每个单词，检查它是否存在于语料库中。 如果这个句子有m个词，它就有m个循环。...在这种情况下，所花费的时间只取决于句子中的单词数。这个步骤（ is in corpus? ）可以使用字典查找快速创建。...所以如果你想匹配部分的单词（如“word\dvec”）是不行的，但它能很好地提取完整的单词（如“word2vec”）。 最后，奉上FlashText的基本功能调用代码！
如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。 如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。 让我们开始吧。...这种评测方法通过对候选翻译与参考文本中的相匹配的n元组进行计数，其中一元组（称为1-gram或unigram）比较的是每一个单词，而二元组（bigram）比较的将是每个单词对。...n元组匹配的计数结果会被修改，以确保将参考文本中的单词都考虑在内，而不会对产生大量合理词汇的候选翻译进行加分。在BLEU论文中这被称之为修正的n元组精度。...接下来，我们为所有候选句子加上修剪过的n元组计数，并除以测试语料库中的候选n元组个数，以计算整个测试语料库修正后的精度分数pn。...（如段落或文档）的BLEU分数。
向量空间（如在词嵌入中）可用于表示单词、短语以及其它组成部分。...将注意力作为一个解析步骤 BERT 模型使用注意力机制让输入序列中的每个 token（例如，句子由词或子词 token 组成）能够注意到其余的 token。...任何树状结构都可以通过连续的浅层解析层来表示，如下图所示： ? 如何用一些注意力层表示树状结构。...该模型可以用非线性的方式将它们组合起来，并返回一个组合后的表征。因此，多注意力头可作为工具为组合做准备。 ? 如何用注意力头为特定的组合（如形容词和名词的组合）做准备。...更进一步讲，我们可以将消歧看作把一个歧义词（如 bank）与其相关的上下文单词（如 river 或 cashier）组合的过程。
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