文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
10月21日，朋友圈被一篇名为《估值175亿的旅游独角兽，是一座僵尸和水军构成的鬼城？》的文章刷屏。文章作者小声比比指控在线旅游网站马蜂窝存在点评大量造假的情况，包括从其他网站如大众点评、携程等抓取相关点评，及通过水军撰写虚拟点评。
我们在上篇day04-数据类型中简单介绍了一下字符串，以及字符串的下标，今天我们来详细认识下字符串。
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引，并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。
人类经过漫长的历史发展，在世界各地形成了很多不同的语言分支，其中汉藏语系和印欧语系是使用人数最多的两支。英语是印欧语系的代表，而汉语则是汉藏语系的代表。中英文语言的差异十分鲜明，英语以表音（字音）构成，汉语以表义（字形）构成，印欧和汉藏两大语系有很大的区别。
在前文当中，我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学，可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查，需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响，哪些方法不会
如何把一个字符串的特征或规则告诉给计算机，让计算机知道你要描述的东西。被称为正则。
JavaScript 的字符串是不可变的（immutable），String 类定义的方法都不能改变字符串的内容，返回的是全新的字符串，而不是修改原始字符串。
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。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。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
toString() 方法可把一个 Number 对象转换为一个字符串，并返回结果。
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
N-Gram（N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来评估一个句子是否合理。N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度，这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种Powerful的应用
枯眼望遥山隔水， 往来曾见几心知？ 壶空怕酌一杯酒， 笔下难成和韵诗。 途路阻人离别久， 讯音无雁寄回迟。 孤灯夜守长寥寂， 夫忆妻兮父忆儿。
正则表达式（Regular Expression, RE）就是一组定义某种搜索模式（pattern）的字符。
从概念上讲，Java字符串就是Unicode字符序列。例如，字符串"Java\u2122"由5个Unicode字符J、a、v、a和™组成。Java没有内置的字符串类型，而是在标准Java类库中提供了一个预定义类，很自然地叫做String。每个双引号括起来的字符串都是String类中的一个实例
Awk、sed与grep，俗称Linux下的三剑客，它们之前有很多相似点，但是同样也各有各的特色，相似的地方是它们都可以匹配文本，其中sed和awk还可以用于文本编辑，而grep则不具备这个功用。sed是一种非交互式且面向字符流的编辑器(a “non-” stream- editor)，而awk则是一门模式匹配的编程语言，因为它的主要功能是用于匹配文本并处理，同时它有一些编程语言才有的语法，例如函数、分支循环语句、变量等等，当然比起我们常见的编程语言，Awk相对比较简单。
方法 描述 charAt() 返回指定索引位置的字符 charCodeAt() 返回指定索引位置字符的 Unicode 值 concat() 连接两个或多个字符串，返回连接后的字符串 fromCharCode() 将 Unicode 转换为字符串 indexOf() 返回字符串中检索指定字符第一次出现的位置 lastIndexOf() 返回字符串中检索指定字符最后一次出现的位置 localeCompare() 用本地特定的顺序来比较两个字符串 match() 找到一个或多个正则表达式的匹配 replace(
单词就是物品，字符串s就是背包，单词能否组成字符串s，就是问物品能不能把背包装满。
今天再来看一些JavaScript基础知识，基础太重要了。还清楚的记得，今年春招的时候，某大厂面试官狠狠的嘲讽我 JavaScript 的API都记不住🤣太尴尬了，主要还是用的太少了，所以平时还是要多用多积累。今天我们就来看看JavaScript中有哪些常用的字符串方法！文章内容较多，建议先收藏再学习！ 📷 1. 获取字符串长度 JavaScript中的字符串有一个length属性，该属性可以用来获取字符串的长度： const str = 'hello'; str.length // 输出结果：5 复
从概念上来讲，Java字符串就是Unicode字符序列。例如，"Java\u2122" 由5个Unicode字符J，a，v，a，和 ™。Java没有内置的字符串类型，而是在标准Java类库中提供了一个预定义类，叫做String。每个用双引号括起来的字符串都是String类的一个实例。
可以使用str_sub()函数来提取字符串的一部分。除了字符串参数外，str_sub() 函数中还 有 start 和 end 参数，它们给出了子串的位置（包括 start 和 end 在内）：
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
Survey: Transformer based Video-Language Pre-training
若以c开头，则可分为 c ca cac 若以a开头，则可分为 a ac 若以最后一个c开头，则可分为c
视频活动定位（Video activity localisation）因其在自动定位未修剪和非结构化视频中，根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值，获得了越来越多的关注。对于监督模训练，必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大，而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
目录 Awk是什么 命令行语法 脚本（Script）组成 模式（Pattern） 正则表达式（Regular Expression） 表达式（Expressions） 数组 内置变量 删除ARGV元素
引言 这是来自John Snow Labs工程团队的社区博客和工作，解释了他们对开源Apache Spark自然语言处理（NLP）库的贡献。 Apache Spark是一个通用的集群计算框架，它支持分布式SQL，流式处理，图处理和机器学习。现在，Spark生态系统还有一个Spark Natural Language Processing库。 John Snow Labs NLP库是在Scala编写的Apache 2.0以上，不依赖于其他NLP或ML库。它本地扩展了Spark ML管道API。该框架提供了
昨日，也就是25日，在墨天轮的「每日一题」上面答题，做错了，当再次认真审题的时候，发现了，哦吼。原来如此，明明是三个“surge”，……这？想着就再复习下这个函数吧。首先说下哈，这个栏目其实挺好的，每天做一题，查缺补漏也好，增长知识也罢，至少让自己都在学习中，是一件很快乐的事情。
虽然计算机视觉在自监督学习方面取得了惊人的进展，但在很长一段时间内，自监督学习一直是NLP研究领域的一等公民。语言模型早在90年代就已经存在，甚至在“自我监督学习”这个术语出现之前。2013年的Word2Vec论文推广了这一模式，在许多问题上应用这些自监督的方法，这个领域得到了迅速的发展。
串（或字符串）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为 s = 'a1a2...an'，s为串名。子串在主串中的位置以子串的第一个字符在主串中的位置来表示。
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
初始化过程是这样的： 1.首先，初始化父类中的静态成员变量和静态代码块，按照在程序中出现的顺序初始化； 2.然后，初始化子类中的静态成员变量和静态代码块，按照在程序中出现的顺序初始化； 3.其次，初始化父类的普通成员变量和代码块，在执行父类的构造方法； 4.最后，初始化子类的普通成员变量和代码块，在执行子类的构造方法；
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
今天，一个可为长文自动生成总结的Transformer语言模型论文在推特火了起来。
在本篇提前看中，我们重点聚焦 AAAI 2020 中与问答系统（Q&A）相关的文章。问答系统是自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来各大国际会议、期刊都发表了大量与问答系统相关的研究成果，实际工业界中也有不少落地的应用场景，核心算法涉及机器学习、深度学习等知识。问答系统（Q&A）的主要研究点包括模型构建、对问题/答案编码、引入语义特征、引入强化学习、内容选择、问题类型建模、引入上下文信息以及实际应用场景问题解决等。在本次 AAAI2020 中，直接以「Question/Answer」作为题目的论文就有 40 余篇。本文选取了其中三篇进行详细讨论，内容涉及语义特征匹配、模型构建和医学场景应用等。
字符串是由零个或多个字符组成的有限序列。其中最外边的双引号（或单引号）不是串的内容，它们是串的标志。
使用下面描述的算法可以扰乱字符串 s 得到字符串 t ： 如果字符串的长度为 1 ，算法停止 如果字符串的长度 > 1 ，执行下述步骤： 在一个随机下标处将字符串分割成两个非空的子字符串。即，如果已知字符串 s ，则可以将其分成两个子字符串 x 和 y ，且满足 s = x + y 。 随机 决定是要「交换两个子字符串」还是要「保持这两个子字符串的顺序不变」。即，在执行这一步骤之后，s 可能是 s = x + y 或者 s = y + x 。 在 x 和 y 这两个子字符串上继续从步骤 1 开始递归执行此算法。 给你两个 长度相等 的字符串 s1 和 s2，判断 s2 是否是 s1 的扰乱字符串。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。可以提高正则的匹配速度，重复利用正则表达式对象。
疫情之下，全球金融市场进入大波动时代，各国金融调控政策、突发事件层出不穷，例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发空战...如何24*7小时全天候自动、智能监控全球新闻事件，从而最快速地做出反应、最大可能地规避风险？
单词的先后顺序会影响句子的意思，RNN擅长捕捉序列关系，不过对于翻译来说，句子间的单词数量不是一一对应的。
前几天给大家分享了Python正则表达式初识（一），介绍了正则表达式中的三个特殊字符“^”、“.”和“*”，感兴趣的伙伴可以戳进去看看，今天小编继续给大家分享Python正则表达式相关特殊字符知识点。
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