1 python异常之try/finally分句 不管try语句代码块是否发生异常，finally分句代码块都会执行。 finally分句用于定义任何情况下都必须执行的清理操作，将会在最后执行。 finally分句用于任何需要保证资源释放的场景。 比如，文件操作后的关闭文件，连接数据库后的断开数据库。 1.1 基本用法 try复合语句必须有一个except分句或finally分句，并且

1 python异常之try/else分句 如果try语句代码块未发生异常，则执行else语句代码块，else需要放在except分句后面。 1.1 基本用法 用法 try:# try语句代码块# 执行时可能发生异常的代码块except ExceptionType:# except语句代码块# 当发生指定类型的异常时执行的代码块else:# else语句代码块# 如果没有发生异常，则

1 python异常之try语句分句 （1）分句数量 try复合语句，至少包含except、else、finally分句中的一种，否则报语法错误： SyntaxError: unexpected EOF while parsing 一个try复合语句内，except数目没有限制，else最多只能有1个，finally最多只能有1个。 （2）分句执行 如果try语句代码块触发了异常，则e

对于英文语料，我们想要获得句子时，可以通过正则或者NLTK工具切分。例如，NLTK： from nltk.tokenize import sent_tokenizedocument=''sentences=sent_tokenize(document) NLTK会根据“.?!”等符号切分。但是当句子中含有缩写词时，可能会产生错误的切分： sent_tokenize('fight among

题目描述 题目描述 在数据分析时，我们可能需要将一句话分割成一个个单词，从而分析句子所包含的内容。编写一个程序，输入一句话，然后以空格为分界符将句子分割成一个个单词，最后将这些单词以列表形式输出。 输入描述 输入一个句子。 输出描述 程序将输入句子分割成单词，并以列表形式输出。 示例 示例 ① I love you 输出： ['I', 'love', 'you']

因为我这里已经下载过NLTK了，所以就不提供安装教程了，搜一搜都能找到。 这里就直接演示对英文句子切分： from nltk.tokenize.punkt import PunktSentenceTokenizer, PunktParametersdef cut_sentences_en(content):punkt_param = PunktParameters()abbreviation

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 文章目录 1. 手写规则，通过标点符号分句2. 引号内算一句话3. spacy包4. ltp包5. 相关分句工作参考资料 1. 手写规则，通过标点符号分句 我的写法参考自https://github.com/bojone/bert4keras/blob/master/bert4keras/snippets.py#L336。原函数除直接分句之外

数据的分句向量化 本节将进行数据读入和向量化，首先，使用read_cas读入考生答案文本（介于保密，此处不展示），然后使用bert和分词方法使句子向量化。最后通过互注意力机制实现考生答案的标准答案表达。 通过Bert产生的句子是768维的一个向量，我们使用互注意力机制，实现考生答案的标准答案表达。 引入注意力使得模型可以同时参考标准答案和考生答案，我们的互注意力就是让每一个考生的答