句子专题
【python 走进NLP】句子相似度计算--余弦相似度
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 github 参考链接：https://github.com/ZhanPwBibiBibi/CHlikelihood # -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport numpy as npimpor
句子相似 BM25 python 实现
# -*- coding: utf-8 -*-import mathclass BM25(object):def __init__(self, docs):""":param docs: 分好词的list"""self.D = len(docs)self.avgdl = sum([len(doc)+0.0 for doc in docs]) / self.Dself.docs =
实操在聆思CSK6大模型开发板的英文评测SDK中自定义添加单词、短语、句子资源
引言 英文评测示例通过对用户语音输入的英文单词进行精准识别，提供 单词、短语、句子 三种类型，用户在选择好类型后，可根据屏幕上的提示进行语音输入，评测算法将对输入的英文语音进行精准识别，并对单词的发音、错读、漏读、多读等方面进行评估。 本文将详细介绍在聆思CSK6大模型语音视觉开发板上，如何替换英文评测示例中的单词、短语和句子，从而让您有更好的AI应用体验。 ·· 获取英文评测SDK 部
c++读一行数字以换行结束，读一行句子以换行结束，读多行字符串
基础 1、getchar() 头文件#include<cstdio>中 从标准输入读下一个字符。原返回int（如输入a，函数返回97）。 2、getline() 读入一行字符串，以换行结束。 应用：实现输入 1、读一行整数，以换行结束。便输出。 输入： 10 20 30 80 70 输出： 10 20 30 80 70 #include <iostream>#include <c
治愈系英语笔记-3-一般现在时、疑问词主语相同的句子
1.错题判断： 可以通过第一讲中的时态，来进行错题判断 2.一般现在时深度讲解： 1）平常习惯于真理使用一般现在时 2）延续时间比较长的，不强调以前，不强调以后，那就是一般现在时 例如：你爱我吗？不强调你以前爱我吗。不强调以后。就是一般现在时。 3.结构成立+中文意思 = 正确的句子 一般现在时的总结： 4.一般现在时和一般过去时的特殊性，疑问词与相同
自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】
一、背景介绍 什么是智能对话系统？ 随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:
自然语言处理-应用场景-聊天机器人(三)：MaLSTM【基于FAQ 的问答系统】【文本向量化--＞问题召回(利用PySparNN句子相似度计算海选相似问题)--＞问题排序(深度学习：句子相似度计算)】
一、问答机器人介绍 1. 问答机器人 在前面的课程中，我们已经对问答机器人介绍过，这里的问答机器人是我们在分类之后，对特定问题进行回答的一种机器人。至于回答的问题的类型，取决于我们的语料。 当前我们需要实现的问答机器人是一个回答编程语言（比如python是什么，python难么等）相关问题的机器人 2. 问答机器人的实现逻辑 主要实现逻辑：从现有的问答对中，选择出和问题最相似的问题，
NLP-分类模型-2014-文本分类：TextCNN【使用 “CNN”+ 预训练的 “词向量” --＞ 处理 “句子级别” 的文本分类】
《TextCNN 原始论文：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 一、概述 1、TextCNN 是什么？ 我们之前提前CNN时，通常会认为是属于CV领域，用于计算机视觉方向的工作，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, te
优化TextRank文本摘要，自定义关键词增加句子的权重
关于textRank的原理，我这边就不多介绍了，搜一下很多，我也不确定自己是否讲的有那些大佬清楚，我们主要关注在优化点 痛点： 最近在做文章的摘要项目，一天的摘要量估计在300万篇左右，所以直接放弃了seq2seq的生成时摘要方法，主要还是使用深度学习，速度和精度都达不到要求了。采用textrank是一种解决办法 1. 目前使用FastTextRank, 速度上基本达到了要求， githu
新gre作文写作法律类的句子短语
新gre作文写作法律类在考试中是大家最不想接触的一类话题，下面是小编为大家搜索整理的有关新gre作文写作法律类的句子短语及法律体系的合理性公正性的讨论，希望能给大家带来帮助。 法律短语 Laws are designedchiefly to ( protect public health… It is a precariouslyshout leap from…to…then
新GRE句子填空题改变及应对策略
日前，美国教育考试服务中心(ETS宣布将在2011年8月推出经过改革后的新GRE常规测试。新GRE常规测试是ETS在美国研究生院为代表的教育界的指导下，经多年研究而完成的，是GRE实施60年来最为重要的一次变革。培训高分学员最多的北京新东方学校国外部GRE教学专家在第一时间剖析了新GRE考试变化并本着对考生负责的态度，以最快的速度推出本系列文章，以使考生能够从容地应对GRE的变革。 依据G
GRE句子填空方法解题步骤介绍
GRE考试句子填空方法介绍。GRE句子填空是GRE考试中的一部分，掌握一定的GRE句子填空方法可以有效地进行填空部分的解题，那么GRE考试中有哪些好的句子填空方法呢?下面就给大家介绍一些GRE句子填空方法，供考生们参考。 参加GRE考试的考生可以来了解一下GRE句子填空方法解题步骤 1. 分析句子结构：分隔与粘连是主要的重复信息的方式 A. 分隔：句子中对主干进行修饰或补充的
总结GMAT写作易错句子集合
在GMAT考中写作部分所占的地位比较重要，通常以往GMAT高分老师给予新生备考GMAT作文的办法就是记住一些作文模板，在考试的时候按照作文主题套用就可以了，小编在这里整理了一些在GMAT 写作中常用的句子，供考生使用。 1.我很喜欢 I very like it I like it very much. 2. 这个价格对我挺合适的。 The price is ve
SAT句子填空题10个示例及答案
SAT句子填空题快速把握句子结构最简单和有效的方法就是获取句子主干，而忽略一些附加成分，比如插入语、定语、同位语等，因为句子的核心信息一般会通过句子的主干成分来传递，而SAT句子填空中题与所填内容相关的大多是句子要体现的核心信息。因此，通过句子主干来分析空格所填的内容不失为一种较为有效的方法。请看以下10个示例： 1. If it is true that morality cannot
【卡码网C++基础课 11.句子缩写】
目录 题目描述与分析一、字符大小的比较二、代码编写三、函数的使用四、形参和实参五、引用 题目描述与分析 题目描述： 输出一个词组中每个单词的首字母的大写组合。 输入描述： 输入的第一行是一个整数n，表示一共有n组测试数据。（输入只有一个n，没有多组n的输入） 接下来有n行，每组测试数据占一行，每行有一个词组，每个词组由一个或多个单词组成；每组的单词个数不超过10个，每个单词
【Leetcode 1832 】 判断句子是否为全字母句 —— 忙忙碌碌哈希表不如一行代码速度快
全字母句 指包含英语字母表中每个字母至少一次的句子。 给你一个仅由小写英文字母组成的字符串 sentence ，请你判断 sentence 是否为 全字母句 。 如果是，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：sentence = "thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog"输出：true解释：sentence 包含英语字母表中
把一个句子中的按照标准写作打出来
#include<stdio.h>//输入的句子必须以句号或！或？结尾。 #include<ctype.h> #include<string.h> void zifu(char *a) { int i,t,temp=1; for(i=0;a[i]!='\0';i++) { if(isalpha(a[i])) { a[i]=tolower(a[i]);
编写一个正则表达式:检查一个句子是否以大写字母开头,以句号结尾.
package 正则表达式;import java.util.regex.Pattern;public class Test2 {public static void main(String[] args) {String len="^[A-Z].*[\\.]$";String s1="A line terminator.";String s2="Wangdan1600";String s3="a
利用Python分析txt文本中的关键词频率与词汇和句子指标占比
在数据分析和自然语言处理的过程中，关键词的提取和统计是一个重要的步骤，特别是在分析政策文件、经济报告或其他涉及复杂信息的文本时。本文将介绍如何使用Python进行中文文本中的关键词统计，将关注政策相关和不确定性相关的关键词出现频率。通过这样的分析，可以揭示文本中政策导向和不确定性因素的分布情况，从而为进一步的经济分析和决策提供数据支持。 （一）Python分析文本中的不确定性关键词频率 工具与
python scipy使用余弦定理求句子相似度
import jiebaimport gensimimport numpy as npfrom gensim import corporafrom scipy.spatial.distance import pdisttext1 = "我去玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山玉龙雪山"text2 = "我去玉龙雪山并且玉龙雪山玉龙雪山"text_dict = [[word for word in
simCSE句子向量表示(1)-使用transformers API
SimCSE SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. arXiv preprint arXiv:2104.08821.
【089】数字颠倒、字符串反转、句子逆序
♣题目部分 数字颠倒：输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出，程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001？字符串反转：写出一个程序，接受一个字符串，然后输出该字符串反转后的字符串？ 句子逆序：将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了
java算法实现之--输入一个英文句子,翻转句子中的单词顺序,但单词内字符的顺序不变
此题经常在笔试题中遇到，故特记录于此 public class Test {public static void main(String[] args) {String into = "I am a student";System.out.println(reverse(into));}public static String reverse(String into){String[] spli
