20150818 句子

分析: 先颠倒整个句子,然后.颠倒词的顺序. 例如: I am a teach.    颠倒后:teach a am i //Reverse the whole string,then reverse each word. char* reverseFixlen(char *str,int n) { char *p=str+n-1; char *start=str; while(str<p) {    char c=*str;    *str=*p;    *p=c;    ++str;    

今天主要学习了循环语句和跳转语句.首先是while,它是先验循环,就是先验证在循环,所以有可能出现死循环或是一次都没有循环过.语法结构为:while(布尔表达式){ 循环体 } 后验循环do-while,是先执行再检验.其语法结构为:do{ 循环体 } while(布尔表达式) for循环,也是先验循环.其语法结构为: for(表达式1:表达式2:表达式3){ 循环体 } 表达式1:声明初始化变量:表达式2:条件:表达式3:变量改变的方式. break和continue可以控制程序,使循环终止.

nlp中语义理解一直是业内的难题.汉语不同于英语,同样一个意思,可以有很多种说法,比如你是谁的问题,就可以有如下几种:①你是谁?②你叫什么名字?③您贵姓?④介绍一下你自己 等等.这些句子在语义上是十分接近的,如果做一个智能音响,对音响说出上述任何一句,其结果不应该因为句子形式的不同而不同,也就是说训练出的模型不能对同义语句太敏感.在神经概率语言模型产生之前,解决这个问题(或者nlp领域里比较流行的特征抽取),基本上都是依赖比较传统的TF-IDF算法来构造出一个句子的向量,然后计算向量的相似度.这

fastText fastText 是 Facebook 开发的一个用于高效学习单词呈现以及语句分类的开源库. 要求 fastText 使用 C++11 特性,因此需要一个对 C++11 支持良好的编译器,可以使用: (gcc-4.6.3 或者更新版本) 或者 (clang-3.3 或者更新版本) 我们使用 Makefile 进行编译,因此需要 make 工具.为了运行单词相似度演示脚本,我们需要如下工具: python 2.6 or newer numpy & scipy 构建 fastTex

Model: 1.预处理 ,使用word2Vec 进行词向量转换 -> K维的词向量:  ,所以一个句子就是 2.当过滤窗口设为h时,移动窗口设为1时,特征的卷积可变为之后特征便会缩减为 3.她的下一层设为softmax layer 作为分类标签的概率分布 4.特色在于设置了两种词向量,一种是在训练中保持不变,另一种在训练中通过反向传播进行微调 Regularition: 1.在中间层对向量的权重给一个L2范式的约束 2.使用了dropout,Dropout prevents co-adapta

有用的词: sights and attractions: 景点 ticket booth: 售票处 will call ticket: 网络售票 guided tour: 带导游的游览 audio tour: 有声导游 opening hours: 开门时间 brochure: 介绍小册子 souvenir: 纪念品 有用的句子: Where do I get tickets? 售票处在哪里? How much is the ticket? 门票多少钱? Where does the line

对一个句子中的多处不同的词的替换,可以采用依次将句子中的每个词分别和词典进行匹配,匹配成功的进行替换来实现,可是这种方法直觉上耗时就很长,对于一个篇幅很长的文档,会花费很多的时间,这里介绍一种可以一次性替换句子中多处不同的词的方法,代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import re def multiple_replace(text, idict): rx = re.compile('|'.join(map(re.escape, idict)

package partice1; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.Stack; /** * “student. a am I”.后来才意识到,这家伙原来把句子单词的顺序翻转了,正确的句子应该是“I am a student.” */ public class ReverseSetence { /** * 先将每一个单词逆序, 然后再将句子整体逆序 * 时间复杂度O(N) , 空间复杂

最近遇到一个需求,就是要从一个英语句子分析的页面中,根据你输入的英语从句,点击开始分析按钮,这个页面就会将分析的结果解析出来,如 然后我们就是需要从这个页面中把这些解析好的数据(包括句子语法结构详解,句子相关词汇解释等)取出来,这时候我就想到之前学过node.js,这时候就来弄下node.js的小小的爬虫. 首先,电脑要先安装node.js,至于怎么安装,请google,或者找相关教程来看. 然后就需要了解下node,现在我先加载http模块,然后设置url的值,url就是你要爬的那个网页的地址