1 function replaceStr(str){ // 正则法 2 str = str.toLowerCase(); 3 var reg = ...
大数据量表：拆表适用于那些包含大量数据的表，例如日志表、历史数据表、交易记录表等。当单个表的数据量已经超过数据库服务器的处理能力时，拆分成多个子表可以提高查询性能。...假设有一个 ChatGPT 人机对话系统，其中有一个对话表，每个对话包含多条对话句子。...比如，对于时间敏感的查询业务，可以将主表按年、月、日来拆为多个表，以提升查询性能。 拆表的好处 提高查询性能：拆表可以将大表拆分成多个较小的子表，从而加快查询速度。...分片 分片 是将大型数据库分成多个小片段的方法，每个片段独立运行。 使用分片场景包括： 高并发写入：当一个表需要频繁进行插入、更新或删除操作，可能会导致锁竞争和性能下降。...水平扩展：拆表和分片都支持水平扩展，允许将数据分布在多个物理存储位置上，以分摊负载并提高性能。
不同的人会有不同的标准，同样的“海上”“酒厂”等等，即使是同一个人也可能做出不同判断，如果汉语真的要分词书写，必然会出现混乱，难度很大 中文分词 (Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词...分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。和英文相比，中文分词难得多得多！...用反向最大匹配法：也反向最大匹配法就是从右至左，就会分成：“不，知道，你在，说，什么” 用最短路径分词法：也就是说一段话里面要求切出的词数是最少的，就会分成：“不知道，你在，说什么”，这就是最短路径分词法...简单来说，就是正着拆、反着拆、简单拆，和来来回回拆，总之各种体位来一遍。 理解法 人工智能兴起，于是这种新的方式开始流行，理解分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。...在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。
因此，在机器阅读理解算法中，模型通常需要首先对语句和文本进行单词分拆和解析。 分词（tokenization）的任务是将文本以单词为基本单元进行划分。...不同的分拆方式可能表示完全不同的语义。如在以下例子中，两种分拆方式代表的语义都有可能： 南京市|长江|大桥 南京|市长|江大桥 为了解决分词中的歧义性，许多相关算法被提出并在实践中取得了很好的效果。...01 中文分词 在汉语中，句子是单词的组合。除标点符号外，单词之间并不存在分隔符。这就给中文分词带来了挑战。 分词的第一步是获得词汇表。...因此，最简单的方法就是去除所有标点符号之后，按空格将句子分成单词。但是，使用这种方法有以下弊端： 标点符号有时需要作为词的一部分保留。 例如：Ph.D....之后，BPE算法在训练文本中统计所有相邻子词出现的次数，选出出现次数最多的一对子词。将这一对子词合并形成新的子词加入集合，这称为一次合并（merge）操作，而原来的两个子词仍保留在集合中。
图4 异构交互模块示意图 该模块主要包含两步：融合和分拆。在融合过程中，先对各自表示进行转换后，使用CNN抓取局部特征将两个来源的信息融合到一起： ?...下游任务精调 NLP中绝大部分分类任务可以分成两类：token-level分类（如序列标注）和sequence-level分类（如文本分类）。...我们将MLM中mask的比例从BERT的15%调低到10%，而NLM中将序列中15%的词使用随机增删改的方式引入噪音。 通用评估 我们在问答、文本分类和序列标注三类任务中做模型通用效果的评估。...Subword 针对不完整性问题，我们将测试集中所有的词按照是否会被BERT tokenizer切分成多个子词分成‘Word’和‘Subword’两个子集合，前者不会被切分（如‘apple’）而后者会被切分成多个子词...未来可以在更多的语种，尤其是在字符层级带有更多形态学信息的语言上进行适配，同时也可以在噪音种类上拓展到子词、句子级别的噪音，更全面地提升预训练模型的鲁棒性。
实现句子相似度的计算。...许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。...edit_distance(s1, s2): return distance.levenshtein(s1, s2) print(edit_distance(str1, str2)) 想要获取相似的文本的话可以直接设定一个编辑距离的阈值来实现...as np def jaccard_similarity(s1, s2): def add_space(s): return ' '.join(list(s)) # 将字中间加入空格...流程： 01、对句子进行拆词 02、去除无用的分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词：Python提供了很对可用库，自行选择 去除无用的分词：删除没用的语气词等，为的是减少对计算句子平均词向量的影响
文本预处理 1、文本清洗 目前，大部分招中标项目信息都是发布在各个网站上，所以我们获取的主要是网络文本。网页中存在很多与文本内容无关的信息，比如广告，导航栏，html、js代码，注释等等。...文本清洗，就是通过正则匹配去掉这些干扰信息，抽取出干净的文本内容。 2、中文分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。...分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。一篇文本中不是所有词都很重要，我们只需找出起到关键作用、决定文本主要内容的词进行分析即可。...层叠隐马模型） 4.日本人名识别（层叠隐马模型） 5.地名识别（HMM-Viterbi） 篇章理解 1.关键词提取（ TextRank关键词提取） 2.自动摘要( TextRank自动摘要,提取关键句子...) 3.短语提取（ 基于互信息和左右信息熵的短语提取） 简繁拼音转换 1.拼音转换（ 多音字，声母，韵母，声调） 2.简繁转换（繁体中文分词，简繁分歧词） 智能推荐 1.文本推荐（句子级别，从一系列句子中挑出与输入句子
第二步：文本是被清洗了的——它从网页上的广告中拆离出来；标准化文本从二进制格式转换而来；表、数字等式都是经过处理的；还有其它的等等。然后，将文本中的词语与对应的词类标记的步骤开始进行。...之后，一个词语在依据给定的话句子中所含有的拥有的许多不同的含义确定了。最后，语义结构明确下来。...有两种方式来确定语义结构：完全语法分析，它会对一个句子会产生一个分析树，是部分语法分析的组合，部分语法分析会产生一个句子的语法结构，比如名词短语和动词组。...产生一个完整分析树经常失败，因为语法不准确、异常词汇、糟糕的符号化、不正确的句子拆分、词性的标准错误和其它等等原因。因此，分块和部分分析更为常用。 第三步：这些词语（特征）决定了文本表示。...文本挖掘利用机器学习在决定功能,降低维数和删除不相关的属性上的特别优势。例如，文本挖掘将机器学习用于情绪分析，它广泛的应用于评论到社交媒体，涵盖了从营销到客户服务各种不同的而应用程序。
Vite 默认拆包策略刚刚我们说到了为什么要进行拆包，实际上 Vite 中已经内置了一份拆包的策略，接下来让我们来看看 Vite 默认的拆包模式是怎样的。...在生产环境下 Vite 完全利用 Rollup 进行构建，因此拆包也是基于 Rollup 来完成的，但 Rollup 本身是一个专注 JS 库打包的工具，对应用构建的能力还尚为欠缺，Vite 正好是补足了...需要说明的是，这是 Vite 2.9 版本之前的做法，而在 Vite 2.9 及以后的版本，默认打包策略更加简单粗暴，将所有的 js 代码全部打包到 index.js 中。...对于 Async Chunk 而言 ，动态 import 的代码会被拆分成单独的 chunk，如上述的Dynacmic组件。...在进行了如上的配置之后，我们可以执行npm run build尝试一下打包你可以看到原来的 vendor 大文件被拆分成了我们手动指定的几个小 chunk，每个 chunk 大概 200 KB 左右，是一个比较理想的
TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...一个数据包被拆分成多个小的数据包，但是在接收端可以正确地解析出每个数据包。TCP粘包、拆包的解决方式为了解决TCP粘包、拆包的问题，我们可以采用以下几种方式：1....TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包进行发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...造成TCP拆包的原因也有多种，例如网络传输的延迟、缓冲区的限制、发送方的发送策略等。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包进行传输。...序列化和反序列化另一种解决TCP粘包和拆包问题的方式是使用序列化和反序列化技术。即发送方在发送数据之前，将数据对象序列化为字节流，接收方在接收数据之后，将字节流反序列化为数据对象。
Hyper Text Markup Language ---HTML标签：不区分大小写，有些大写是自动生成的，页面包括页面标签和页面内容 ---网页文件格式：.html 或 .htm 二、步骤 1、新建文本文档...– 注释内容 –> 和备注一样类似于C#的 //注释 , vb中的 ‘注释 效果一样 文档格式标签 水平线 效果就是一条线 拆行 在句子中间出现，它后面的句子就会另起一行...br/>孤独的沙漠里一样盛放的赤裸裸多么高兴在琉璃屋中快乐生活 四、HTML字体 粗体 意大利斜体 打字机文本... 下划线 / 上下标 删除线 粗体 意大利斜体 打字机文本 下划线<...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分...在实际项目中，可能还会有一些特殊的情况，例如按上面的规则，段落内切分成片段后，一个片段的最小单位是一个句子，但是实际上有些句子可能都会超过长度，这里还需要做些处理，例如按分号等再分一下，还不行则按逗号等再进行切分...不过，如果这么看的话，直接将标题文本、摘要文本和片段文本直接拼接是否是最好的方式呢？...我们写文档时，插入图像的情况也很多，有些时候可能是截图放进去，有些情况可能是将其他地方的文本直接截图放进去，也可能直接将一个表格截图放进去，还有将公式等截图放进去。...这一块的内容非常丰富，涉及到各类格式文件的适配，即使Word文档都要分成doc和docx两种来处理，PDF文档也要分成电子档和扫描件来处理，涉及的技术也非常多，如去噪、去水印印章、角度纠正、水印印章检测
NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文本序列，比如机器翻译，文本风格迁移等，另一种是序列到类别，比如情感分类，实体命名识别，主题分类，槽位填充等。 ? NLP 这个词的用法有点模糊。...而语音生成，语音分类和语音的风格转换，却被分成语音处理了。自然语言处理的应用非常广泛。尽管其变化多端，但无非是以下几种任务的变体。 ? 输入文字输出类别 文本到类别可以分成两种。...虽然 NLP 的任务千变万化，但根据模型的输入输出可以分成几个大类。模型的输入可以分成一个序列和多个序列，模型的输出可以分成整个序列一个类别，每个位置都有类别，是否需要复制输入，还是要输出另一端文本。...接下来是摘要，它可以分成两种。过去常用的是抽取式摘要。把一篇文档看作是许多句子的组成的序列，模型需要从中找出最能熔炼文章大意的句子提取出来作为输出。...模型通过看了一大段英文句子，也看了一大段英文句子，但没有给出中文和英文的对应关系，却能够自动学会把英文转换为中文，把中文转换为英文。 ? 还有语法改错任务，也是文本序列到文本序列。
自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。...所以文本的预处理是需要使用各种方法和技术，将原始的文本转成定义好的语言成本序列。...基本的句子切分方法是在通过句子之间的分隔符号作为切分依据，比如句号(。/.)、逗号（，/,）、分号（;/；）、换行符（\n）或者空格等等。根据这些符号来将每一个段落切分成每个句子。...词语切分是将句子分解或者切割成词语的过程。词语切分在很多过程中是比较重要的，特别是在文本清洗和规范化处理上，词语切分的质量非常影响后面的结果。...基于字符串匹配的分词方法是一种基于词典的中文分词，核心是首先创建一个词典表，当对一个句子进行分词是，句子拆分成多个部分，每一个部分与字典一一查找，如果词语在此字典中，则分词成功，否则继续拆分继续直到匹配成功
中文分词 (Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。...用反向最大匹配法：也反向最大匹配法就是从右至左，就会分成：“不，知道，你在，说，什么” 用最短路径分词法：也就是说一段话里面要求切出的词数是最少的，就会分成：“不知道，你在，说什么”，这就是最短路径分词法...简单来说，就是正着拆、反着拆、简单拆，和来来回回拆，总之各种姿势来一遍。 理解法 人工智能兴起，于是这种新的方式开始流行，理解分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。...在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。...由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
动漫也好、小说也好、网络也好，不论在哪里，我们总会看到有那么一两个句子能穿透你的心。我们把这些句子汇聚起来，形成一言网络，以传递更多的感动。如果可以，我们希望我们没有停止服务的那一天。...还能免去一个插件使用 一、使用方法： 将 PHP 代码保存为 index.php，然后上传到网站根目录下的 hitokoto 文件夹（这个自己随机定义）文末提供下载 hitokoto.txt 文本文件...php //获取句子文件的绝对路径 //如果你介意别人可能会拖走这个文本，可以把文件名自定义一下，或者通过 Nginx 禁止拉取也行。...或纯文本 if ($_GET['syz'] === 'js') { echo "function hitokoto(){document.write('" ....部署方法和其他博客基本一致，非常简单，将下面两行代码添加到博客你想显示一言的位置即可： <script type="text/javascript" src="https://api.qq52o.me/
php //获取句子文件的绝对路径 //如果你介意别人可能会拖走这个文本，可以把文件名自定义一下，或者通过Nginx禁止拉取也行。...或纯文本 if ($_GET['format'] === 'js') { echo "function classic(){document.write('" ....classic.txt文本文件放在classic文件夹内。...5、网站上调用 刚刚我们已经自建了接口，部署方法和其他网站基本一致，非常简单，将下面两行代码添加到网站中任意一个你想要展示的位置即可 PHP <script type="text/javascript"...如果你有新的句子，也只需编辑 classic.txt 文件加入新的句子即可。
BERT是一种能够生成句子中词向量表示以及句子向量表示的深度学习模型，其生成的向量表示可以用于词级别的自然语言处理任务（如序列标注）和句子级别的任务（如文本分类）。 ...如文本分类任务就是得到输入的input_ids后，用BertModel得到句子的向量表示，并将其作为分类层的输入，得到分类结果。...1.4 create_pretraining_data.py 此处定义了如何将普通文本转换成可用于预训练BERT模型的tfrecord文件的方法。...1.5 tokenization.py 此处定义了对输入的句子进行预处理的操作，预处理的内容包括： 转换为Unicode 切分成数组 去除控制字符 统一空格格式 切分中文字符（即给连续的中文字符之间加上空格...） 将英文单词切分成小片段（如[“unaffable”]切分为[“un”, “##aff”, “##able”]） 大小写和特殊形式字母转换 分离标点符号（如 [“hello?”]
1.语料清洗 数据清洗，顾名思义就是在语料中找到我们感兴趣的东西，把不感兴趣的、视为噪音的内容清洗删除，包括对于原始文本提取标题、摘要、正文等信息，对于爬取的网页内容，去除广告、标签、HTML、JS...2.分词 中文语料数据为一批短文本或者长文本，比如：句子，文章摘要，段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的，有一定含义。...而进行文本挖掘分析时，我们希望文本处理的最小单位粒度是词或者词语，所以这个时候就需要分词来将文本全部进行分词。...当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”，也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解...▼文本挖掘:主要包含了对文本的聚类、分类，信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的呈现界面。 ▼机器翻译:将输人的源语言文本通过自动翻译转化为另种语言的文本。
精确模式试图将句子最精确地切开，适合用于文本分析。例如，我们将句子“高效识别关键词的API接口”传入接口，返回的结果可能是“高效 识别 关键词 的 API 接口”。...可以看到，接口将句子切分成了独立的词语，非常适合进行文本分析。接下来是全模式。全模式将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快。虽然全模式不能解决歧义，但是在某些场景下非常实用。...例如，我们将句子“高效识别关键词的API接口”传入接口，返回的结果可能是“高效 高效识别 识别 关键 关键词 的 API 接口”。可以看到，接口将所有的词语都扫描出来了，非常适合用于快速的关键词提取。...例如，我们将句子“高效识别关键词的API接口”传入接口，返回的结果可能是“高效 高效识别 识别 关键 关键词 的 API 接口”。...然后，我们构造了接口的URL，使用POST请求将文本发送给接口。最后，我们通过解析接口返回的JSON结果，获取了分词的结果，并打印出来。
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