我正在尝试使用Python中的字符串执行智能动态查找,以执行类似NLP的任务。我有大量相似结构的句子,我想通过每个句子进行解析,并对句子的某些部分进行标记化。例如,我首先解析一个字符串,比如"bob goes to the grocery store"。 我接受这个字符串,将其拆分成单词,我的目标是在关键字列表中查找匹配的单词。for word in sample.split():
# d
因此,我只是四处乱搞,试图遍历字符串中的每一个字符,找出形成特定单词的模式,而不是使用内置的函数或拆分()。我能够在Javascript中做到这一点,但不知道如何在python中这样做。以下是我的简单JS程序,用于计算单词“This”或“This”:
let str1 = "This is a sample string and this is a sample string too.
我有以下数据集,它是一个.json文件:我想得到lista_asm中每一个字符串的第一个单词,所以我想得到: jmp,push,uncomisd,...etcdataFrameconvert=convert_dtype) 3593 if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):
pandas/_libs/lib.pyx in pandas.我是不是做错了什么我看不见
我正在执行正则表达式匹配,以查找文本中某些特定单词集的第一次出现。由于我不想在其他单词的子字符串中生成假阳性,所以我想使用模式。例如,我想找到整个单词" DOM “,而不是”随机化“中的子字符串DOM。因此,我使用这个模式作为"\bDOM\b“来考虑所有那些在两边都有word边界的DOM事件。但是DOM,以及其他类似的模式字符串都来自数组$tags。从$tag中读取每个标记到$t