1.1 依存分析 依存语法是给定一个输入句子 S，分析句子的句法依存结构的任务。依存句法的输出是一棵依存语法树，其中输入句子的单词是通过依存关系的方式连接。...确切地说，在依存语法中有两个子问题： 学习：给定用依赖语法图标注的句子的训练集 D，创建一个可以用于解析新句子的解析模型 M 解析：给定解析模型 M 和句子 S，根据 M 得到 S 的最优依存语法图...回想一下， \sigma 是栈，\beta 是缓存， A 是对于一个给定的句子的依赖弧的集合。 1) 特征选择 根据该模型所需的复杂性，定义神经网络的输入是灵活的。...对给定句子 S 的特征包含一些子集： ① S_{word}：在堆 \sigma 的顶部和缓冲区 \beta 的 S 中一些单词的词向量 (和它们的依存)。...对一个给定句子例子，我们按照上述的方法选择单词，词性标注和依存标签，从嵌入矩阵 E^{w},E^{t},E^{l} 中提取它们对应的稠密的特征的表示，然后将这些向量连接起来作为输入 [x^{w},x^{
在此示例中，我们将创建一个基本的词袋分类器，以对给定句子的语言进行分类。 设置分类器 在此示例中，我们将选择西班牙语和英语的句子： 首先，我们将每个句子拆分成一个单词列表，并将每个句子的语言作为标签。...这是因为对模型的每个输入都是一个词袋表示，由每个句子中的单词计数组成，如果给定单词未出现在我们的句子中，则计数为 0。 我们的输出大小为 2，这是我们可以预测的语言数量。...我们将我们的句子分割成单个单词，并将它们转化为一个输入向量。然后我们将其输入到模型中，创建我们的预测数组，并使用get_predicted_result()函数获得最终的预测词。...我们来看一个包含一个句子的文档： My name is my name 基于此句子，我们可以生成单词的分布，其中每个单词根据其在文档中的出现频率具有给定的出现概率： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制...回想一下我们的 POS 分析，我们可以轻松地返回句子中单词的上下文并确定给定单词是名词，动词还是形容词。 现在，让我们手动指定我们的单词是动词。
本节将调查常见的方法。 5.1 随机初始化 当有足够的监督训练数据可用时，可以将特征嵌入与其他模型参数相同：将嵌入向量初始化为随机值，并让网络训练过程将其调整为“好”的向量。...5.4 训练目标 给定单词w及其上下文c，不同的算法会制定不同的辅助任务。在所有情况下，每个单词都被表示为一个d维向量，它被初始化为一个随机值。...训练模型以良好地执行辅助任务将产生良好的词嵌入，以将词与上下文相关联，这进而将导致类似词的嵌入向量彼此相似。 语言建模启发式方法，例如GloVe使用的辅助任务，其目标是根据其上下文预测单词。...5.5 语境选择 在大多数情况下，单词的背景被认为是在其周围出现的其他单词，或者在其周围的短窗口中，或者在相同的句子，段落或文档中出现。...例如，给定大量句子对齐的并行文本，您可以运行一个双语对齐模型，如IBM model 1或model 2(即使用GIZA++软件)，然后使用生成的对齐方式来派生单词上下文。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法，我们可以执行以下操作： 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。...看一个例子： 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符，将字符串拆分为两个单词。从技术上讲，我们可以使用字符作为分隔符。注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。
NLPAUG nlpag是一个由Edward Ma开发的开源Python库，该库提供了一系列字符、单词和句子的文本增强器，一般情况下只需3-5行代码即可应用。...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。...增句技巧的例子包括根据上下文插入单词或在保持语法准确性的情况下重新排列句子中的单词顺序。...(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。
上面的模型能够产生数百个独特的句子，即使是只有四个句子的训练。 ? 代码 生成器的代码非常简单，除了python的random模块外，不需要其他额外的模块或库。...训练 训练代码构建了我们稍后用于生成句子的模型。我用字典（给定句子的所有单词）作为模型; 以单词作为关键帧，并将选取下个单词的概率列表作为相应的值。...它首先选择一个随机的启动词，并将其附加到一个列表。然后在字典中搜索它下一个可能的单词列表，随机选取其中一个单词，将新选择的单词附加到列表中。...它继续在可能性的列表中随机选择下一个单词，重复此过程直到它到达结束词，然后停止循环，并输出生成的单词序列或者说鸡汤。...，使用的程序python代码不足20行。
文章目录 Excel表列序号（数学、字符串） 单词拆分 II（字典树、记忆化搜索） 排序链表（链表、双指针） Excel表列序号（数学、字符串） 给你一个字符串 columnTitle ，表示 Excel...II（字典树、记忆化搜索） 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。...返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。...pineapple”] 输出: [ “pine apple pen apple”, “pineapple pen apple”, “pine applepen apple” ] 解释: 注意你可以重复使用字典中的单词...head ，请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。
我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...在 Excel 中，您将下载并打开 CSV。在 pandas 中，您将 CSV 文件的 URL 或本地路径传递给 read_csv()。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str.find("ale") 结果如下： 3. 按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。...请记住，Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下： 4. 提取第n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。
TextRank的工作原理如下： 预处理文本：删除停止词并补足剩余的单词。 创建把句子作为顶点的图。 通过边缘将每个句子连接到每个其他句子。边缘的重量是两个句子的相似程度。...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。...在第二阶段，关键短语与其计数一起被提取，并被标准化。 通过近似句子和关键短语之间的jaccard距离来计算每个句子的分数。 根据最重要的句子和关键短语总结文档。...LexRank还采用了智能的后处理步骤，确保为摘要选择的顶级句子彼此不太相似。 更多关于LexRank与TextRank的比较可以在这里找到。...在训练期间，它根据文章的前两句优化了概要的可能性。 编码层和语言模块是同时训练。 为了生成概要，它搜索所有可能概要的地方，以找到给定文章的最可能的单词序列。
说明：创建一个数字+大写字母+小写字母+特殊字符的字符串，根据设定的密码长度随机生成一串密码。 运行效果如下： 3 句子生成器 要求：通过用户提供的输入，来生成随机且唯一的句子。...说明：以用户输入的名词、代词、形容词等作为输入，然后将所有数据添加到句子中，并将其组合返回。 运行效果如下： 4 故事生成器 要求：每次用户运行程序时，都会生成一个随机的故事。...运行效果如下： 6 短链接生成器 要求：编写一个Python脚本，使用API缩短给定的URL。 二 简易小应用 1 闹钟 要求：编写一个创建闹钟的Python脚本。...2 天气应用 目的：编写一个Python脚本，接收城市名称并使用爬虫获取该城市的天气信息。 提示：你可以使用Beautifulsoup和requests库直接从谷歌主页爬取数据。...运行效果如下： 4 猜单词游戏 要求：创建一个简单的命令行猜单词游戏。 说明：创建一个密码词的列表并随机选择一个单词。
具体公式原理如下： 使用set操作有助于删除重复项，然后我们可以计算唯一的单词以确定词汇量。因此，词汇量为23，因为给定列表中有23个独特的单词。...Step 3 (Encoding and Embedding) 接下来为数据集的每个唯一单词分配一个整数作为编号。 在对我们的整个数据集进行编码之后，是时候选择我们的输入了。...我们将从语料库中选择一个句子以开始: “When you play game of thrones” 作为输入传递的每个字将被表示为一个编码，并且每个对应的整数值将有一个关联的embedding联系到它...现在，每个单词embedding都由5维的embedding向量表示，并使用Excel函数RAND() 用随机数填充值。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。
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“”。...(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。...在训练过程中，选择替换的单词之后，查找这些单词的拼音并根据相应的单词频率分布选择同音词进行替换。...(5)混合替换：对于每个训练实例，中文GEC模型随机选择单个噪声方案或空方案，并将其应用于训练过程，这样可以集成了所有单一的噪声方案，并获得更多样化的噪声句子对。
整数(Integer)表示没有小数部分数的数值，如5。 标称(Nominal)表示分类数据，如“狗”和“猫”。 字符串(String)表示单词组成的列表，如同这个句子本身。...CSV格式很容易从Microsoft Excel导出，所以一旦您可以将数据导入到Excel中，您可以轻松地将其转换为CSV格式。 Weka提供了一个方便的工具来加载CSV文件，并保存成ARFF。...6.通过点击“File”菜单并选择“Save as...”，以ARFF格式保存您的数据集。你需要输入带有.arff扩展名的文件名并单击“Save”按钮。...使用Excel中的其他文件格式 如果您有其他格式的数据，请先将其加载到Microsoft Excel中。 以另一种格式(如CSV)这样使用不同的分隔符或固定宽度字段来获取数据是很常见的。...Excel有强大的工具来加载各种格式的表格数据。使用这些工具，并首先将您的数据加载到Excel中。 将数据加载到Excel后，可以将其导出为CSV格式。
然后对于每个候选的关键短语，将其中每个单词的得分累加，并进行排序，RAKE将候选短语总数的前三分之一的认为是抽取出的关键词。...，该图计算每个候选关键字的分数，并定义为成员单词分数。...借助该图，我们根据图中顶点的程度和频率评估了计算单词分数的几个指标。...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。...可以从以下来源[5]中选择想要的任何embedding模型。根据作者的说法，all-mpnet-base-v2模型是最好的。
如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。...步骤二 在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。 这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...在新页面中，选择API Keys选项卡，并单击Create my access token按钮。将生成一对新的访问令牌，即Access令牌密钥。。将这些值与API密钥和API密钥一起复制。...你可以看到索引是按照句子中出现的单词的顺序排列的。 ? 将词汇表大小定义为唯一单词的数量+ 1。这个vocab_size用于定义要预测的类的数量。加1必须包含“0”类。...原来的句子有12个单词，所以在“yes”之后预测的第13个单词可以是任何单词。在这种情况下，yes之后的单词被预测为to。但是如果你用不同的初始值训练，这个值就会改变。 ? ?
我已经为每个方法提供了Python代码，所以你可以在自己的机器上运行示例用来学习。 1.使用python的split()函数进行标识化 让我们从split()方法开始，因为它是最基本的方法。...我们可以使用Python中的re库来处理正则表达式。这个库预安装在Python安装包中。 现在，让我们记住正则表达式并执行单词标识化和句子标识化。...在上面的代码中，我们使用了的re.compile()函数，并传递一个模式[.?!]。这意味着一旦遇到这些字符，句子就会被分割开来。 有兴趣阅读更多关于正则表达式的信息吗?...在本文中，对于给定的英文文本，我们使用了六种不同的标识化方法(单词和句子)。当然，还有其他的方法，但是这些方法已经足够让你开始进行标识化了。...[1]: 有部分中文将其翻译为分词,但中文文本和英文文本在分词上有所差别，且在本文中，不只演示将英文文本段落分割成单词，还演示将其分割成句子，所以在本文中将其翻译为标识化而不是分词。
作者在本文中没有直接执行VC任务，而是将其转换为两个阶段：首先执行VTR，从文本语料库中搜索与给定视频相关的句子；然后，利用检索句子作为额外的提示来生成标题 。...在推理过程中，生成器可以根据视频内容生成单词，或直接从检索到的句子中复制合适的单词。灵活的VTR和可变的语料库为模型的扩展和修改提供了可能性。...我们将聚合函数表示为；，它利用乘法注意机制，其中参数可以被视为一个可学习的核心，给予更区别的特征更高的权重。 因此，单词embeddings通过；将其聚合到单个向量中，其中是单词聚合函数的参数。...给定视频x作为query，检索到top-k个匹配的句子之后，每个句子的概率估计为： 3.2....Dynamic Multi-pointers Module 在前面，我们已经得到了与给定视频最相似的top-k个句子。作者利用；θ将这些检索到的句子编码为、、。
本文介绍了在提取出想要的数据之后，如何将数据导出成其他格式的方法。 有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。...不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。...根据pdf2txt.py 的源代码，它可以被用来导出PDF成纯文本、HTML、XML或“标签”格式。...此处你可以加入一个特定的分析程序，其中你可以将页分成句子或者单词，从而分析出更有趣的信息。比如，你可能只想得到有某个特定名字或日期/时间戳的句子。...你可以运用Python的正则表达式来找出这类东西，或者仅是检查子字符串在句子中的存在。 对于这个例子，我们仅仅是提取了每一页的前100个字符并将其存入一个XML的子元素（SubElement）中。
在下面的代码中，Inches对象用于定义图片等元素的大小。 Run对象表示任何文本，可以是字母、单词、句子或完整的段落。...使用.add_paragraph()开始一个新的句子/段落“完美Excel”，然后可以继续向现有Paragraph对象添加新的Runs。 一旦添加了Run，就可以修改其字体、大小、颜色等属性。...下面的代码创建句子“完美Excel是专注数据分析的微信公众号”并设置格式。 创建发票 在Excel中的示例数据如下图所示。 注，上图数据只是示例，使用我自己的测试电子邮件地址。...转换MS Word文档为PDF格式 有了发票的Word文档之后，让我们将其转换为PDF，因为这是商务文档的标准格式。 我们将使用pywin32/win32com库，这个库的安装名和库名不同。...要将Word（.docx）转换成PDF格式，实际上是使用win32com打开文档，然后将其另存为PDF格式。很简单！ 下面的代码接受输入文件路径src，然后将pdf转换并保存到文件路径dst。
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