我试图使用sphinx更新-p build/locale/ -l de在斯芬克斯中创建po文件。
但是,它产生的输出看起来类似于
#: ../../source/my-documentation.rst:16
msgid ""
"Far quitting dwelling graceful the likewise received building. "
"Unaffected remarkably get yet introduced excellence terminated led."
"But truth being state
我有一个文本块,多个段落被不同长度的虚线分割。我想用python来匹配段落之间的行。我的要求如下:
只包含不同长度的虚线的匹配线。
包含破折号和任何其他字符的行除外。
下面是一个示例文本块:
Believing neglected so so allowance existence departure in.
In design active temper be uneasy. Thirty for remove plenty
regard you summer though. He preference connection astonished
on of yet. -
我有一些正文文本,大致如下:
<p>Article nor prepare chicken you him now. Shy merits say advice ten before lovers innate add.</p>
<h2>Do commanded an shameless we disposing do</h2>
<p>Do commanded an shameless we disposing do. Indulgence ten remarkably nor are impression out. Power is
我已经教了几个用Python进行文本挖掘的入门课程,并且这个班尝试了类似的方法和提供的实践文本。有些学生的文本1.相似()的结果与其他学生不同。
所有版本等等都是一样的。
有人知道为什么会发生这些差异吗?谢谢。
命令行使用的代码。
python
>>> import nltk
>>> nltk.download() #here you use the pop-up window to download texts
>>> from nltk.book import *
*** Introductory Examples for the NL
在下面的代码中,当使用赋值运算符时,为什么没有调用复制构造函数,或者为什么没有对应的print?
#include <iostream>
#include <cstring>
using std::cout;
using std::endl;
class Person {
private:
char* name;
int age;
public:
Person() {
name = nullptr;
age = 10;
}
Person(const char* p_name, int p_age
我一直在使用Vader情感来做一些文本情感分析,我注意到我的数据有很多“要走的路”,这些短语被错误地归类为中性词:
In[11]: sentiment('way to go John')
Out[11]: {'compound': 0.0, 'neg': 0.0, 'neu': 1.0, 'pos': 0.0}
在深入研究Vader源代码之后,我找到了以下字典:
# check for special case idioms using a sentiment-laden keyword known to SAGE