首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用` How‘或` `while`’循环来查找句子中的第n个单词

使用Howwhile循环来查找句子中的第n个单词,可以按照以下步骤进行:

  1. 定义一个变量count,用于记录当前已经找到的单词数量,初始值为0。
  2. 使用split()函数将句子按照空格分割成单词数组。
  3. 使用for循环遍历单词数组,对于每个单词执行以下操作:
    • count的值加1。
    • 判断count是否等于n,如果是,则找到了第n个单词,返回该单词。
  • 如果循环结束后仍未找到第n个单词,则说明句子中不包含第n个单词,可以返回一个错误提示或者空值。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
def find_nth_word(sentence, n):
    words = sentence.split()
    count = 0
    for word in words:
        count += 1
        if count == n:
            return word
    return "句子中不包含第{}个单词".format(n)

这个函数接受两个参数:sentence表示输入的句子,n表示要查找的第n个单词。如果句子中存在第n个单词,则返回该单词;如果句子中不包含第n个单词,则返回错误提示。

例如,对于句子"Hello, how are you today?",调用find_nth_word("Hello, how are you today?", 3)将返回"are",因为"are"是句子中的第3个单词。

这个方法适用于任何句子,并且可以通过调整参数n来查找不同位置的单词。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

》博客,Andrej Karpathy展示了如何训练RNN,预测句子下一角色。...因为它将编码器输出和解码器上一隐藏态连了起来,也被称为连接注意力(相加注意力)。 笔记:如果输入句子n单词,假设输出也是这么多单词,则要计算n2权重。...注意,编码器头部叠加了N次(论文中,N=6)。 架构右边是解码器。在训练,它接收目标句子作为输入(也是表征为序列化单词ID),向右偏移一时间步(即,在起点插入一SOS token)。...位置嵌入是紧密矢量(类似词嵌入),表示词在句子位置。nth个位置嵌入,添加到每个句子nth词上。这可以让模型知道每个词位置,这是因为多头注意力层不考虑词顺序位置,它只看关系。...下面逐一仔细介绍Transformer新组件,从位置嵌入开始。 位置嵌入 位置嵌入是一紧密矢量,它对词在句子位置进行编码:ith个位置嵌入添加到句子ith词。

1.8K21

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 14章 循环神经网络

一种选择可以是,使用单热向量表示每个词。 假设你词汇表包含 5 万单词,那么n单词将被表示为 50,000 维向量,除了n个位置为 1 之外,其它全部为 0。...但你如何提出这样一有意义表示呢? 最常见解决方案是,用一相当小且密集向量(例如 150 维)表示词汇表每个单词,称为嵌入,并让神经网络在训练过程,为每个单词学习一良好嵌入。...一旦你有了一已知单词列表,你可以在字典查找每个单词整数标识符(从 0 到 49999),例如[72,3335,288]。...但显然句子长度可能会有所不同。有几种方法可以处理它 - 例如,使用static_rnn()dynamic_rnn()函数sequence_length参数,指定每个句子长度(如前所述)。...然而,教程中使用了另一种方法(大概是出于性能原因):句子分到长度相似的桶(例如,句子单词 1 到 6 分到一桶,单词 7 到 12 分到另一桶,等等),并且使用特殊填充标记(例如""

76321
  • 在 Netflix 评论做情感分析深度学习模型

    接下来,我将向你们展示如何使用深度学习模型对 Netflix 评论进行正向和负向分类。这个模型会把全部评论作为输入(每一单词),并且提供一百分比评分来检测某个评论是在表达正向负向情绪。...图1-循环神经网络架构 x(t-1),x(t),x(t+1)是彼此依赖输入序列(例如句子单词)。y(t_1),y(t),y(t + 1)是输出。...通过对嵌入矩阵和独热编码向量进行点积运算,我们得到矩阵2511列,即为单词“although”嵌入向量。 ? 这样我们就可以将整个字符串段落Netflix评论提供给LSTM。...我们只需在单词到索引映射中查找每个单词整数值,创建适当独热编码向量并使用矩阵执行点积。然后将评论逐字(矢量形式)馈送到LSTM网络。 ?...对于每一时间步长t,将向量x(t)输入LSTM网络,得到输出向量y(t)。在不同步长上进行此操作,直到输入向量为x(n),n代表评论全部单词长度。

    85130

    教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型

    不仅如此,这种方法剥离了单词所有局部语境——也就是说它会去掉句子句子之间)紧密相连单词信息。...该矩阵每一行都与有 10,000 词汇词汇表单词相对应——我们通过这种方式有效地将表示单词独热向量长度由 10,000 减少至 300。实际上,该权重矩阵可以当做查找编码单词总表。...循环遍历数据集中每个单词(词汇变量),并将其分配给在步骤 2 创建独一无二整数。这使在单词数据流中进行查找处理操作变得更加容易。...这些设置用于计算给定参数(单词单词数量,然后以列表格式返回 n 最常见单词。...最后,该函数创建了一名为 reverse_dictionary 字典,它允许我们根据其唯一整数标识符查找单词,而非根据单词查找标识符。

    1.8K70

    有了LSTM网络,我再也不怕老师让我写作文了

    我们把含有N单词句子输入网络,让网络预测N+1单词,然后把预测结果重新输入网络,让网络预测N+2单词,这种自我循环能让网络创作出跟人写出来几乎一模一样句子。...例如我们有句子”hello Tom, how are you”,我们把”hello Tom, how”输入网络后网络预测下个单词是”are”,然后我们继续把”hello Tom, how are”输入网络...,网络预测下一单词是”you”,网络运行基本流程如下图: 上图中数据采样很重要,通常我们会从下一可能单词概率分布,选择概率最大那个单词,但是这么做会导致生成句子不流畅,看起来不像人写得...接着我们以60字符为一句子61字符作为预测字符,也就是告诉网络看到这60字符后你应该预测61字符,同时前后两采样句子之间间隔是3字符: maxlen = 60 step = 3...我们看看经过20多次循环训练后,网络生成文章效果如下: 输出,Generating with seed 后面的语句是我们从原文任意位置摘出60字符。

    74921

    2024-03-02:用go语言,一句子是由一些单词与它们之间单个空格组成, 且句子开头和结尾没有多余空格, 比方说,“H

    2.初始化变量i、j,分别表示句子开头相似部分单词数量和句子结尾相似部分单词数量。 3.循环比较w1和w2单词,直到遇到第一不同单词其中一句子单词已经全部比较完毕。...4.循环结束后,得到i值,表示句子开头相似部分单词数量。 5.从句子结尾开始,循环比较w1和w2单词,直到遇到第一不同单词其中一句子单词已经全部比较完毕。...6.循环结束后,得到j值,表示句子结尾相似部分单词数量。 7.返回i+j是否等于w1和w2较小单词数量,如果相等,则说明两句子是相似的,返回true;否则返回false。...时间复杂度分析: • 拆分句子时间复杂度为O(n),其中n句子单词个数。 • 比较单词时间复杂度为O(k),其中k为句子相同单词数量。 • 总时间复杂度为O(n + k)。...额外空间复杂度分析: • 使用了两个字符串列表w1和w2存储拆分后单词,空间复杂度为O(n),其中n句子单词个数。 • 使用了几个整数变量和常量,空间复杂度可以忽略不计。

    12920

    拿起Python,防御特朗普Twitter!

    14行,我们使用PorterStemmer创建了一stemmer对象,在18行,我们使用word_tokenize而不是split以更智能方式将Twitter分解为单词。...最后,在31行,我们使用了stemmer.stem查找单词词干,并将其存储在stemmed_word 。其余代码与前面的代码非常相似。 ?...准备好训练数据X, y,当我们创建一单词输入一单词输出模型时: X.shape =(句子N单词 - 1,1) y.shape =(句子N单词 - 1,1) ?...((11,), (11,)) 注意,num_class被设置为vocab_size,即N唯一单词+ 1。y打印表明,在0列和1列没有包含索引行。...使用Tokenizer单词索引字典,只用单词indecies表示每个句子。 让我们看看句子如何单词indecies表示。 ? ?

    5.2K30

    自然语言处理指南(3部分)

    在阅读之前,请一定要查看 1 部分和 2 部分! 理解文档 本部分包含更多用来理解文档高级库。我们采用这种稍显随意说法,讨论计算机如何提取处理文档内容,而不是简单地操纵单词和字母。...SumBasic 算法 SumBasic 算法是一种通过句子各个单词出现概率确定最具代表性句子方法: 首先,你要统计各个单词在整个文档中出现次数,计算出每个单词出现在文档概率。...单词 N 元模型是 n 单词序列,按处理字符 k-gram 算法同样计算方法。...“潜在语义分析”这种表述强调这是一项技术而非某个特定算法 - 当你需要表示单词含义时就可以使用技术。它不仅可以用于生成摘要,还可以用来查找用户查询词。...这种关联建立基于同时出现单词所有文档相关单词频率,这些相关单词甚至能够同句子或者文档建立关联。

    2.2K60

    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    14行,我们使用PorterStemmer创建了一stemmer对象,在18行,我们使用word_tokenize而不是split以更智能方式将Twitter分解为单词。...最后,在31行,我们使用了stemmer.stem查找单词词干,并将其存储在stemmed_word 。其余代码与前面的代码非常相似。...准备好训练数据X, y,当我们创建一单词输入一单词输出模型时: X.shape =(句子N单词 - 1,1) y.shape =(句子N单词 - 1,1) ((11,), (11,)...使用Tokenizer单词索引字典,只用单词indecies表示每个句子。让我们看看句子如何单词indecies表示。...它为句子每个标记返回一对象(标记是一单词标点符号)。

    4K40

    单词拆分 II(DP+回溯)

    题目 给定一非空字符串 s 和一包含非空单词列表字典 wordDict,在字符串增加空格构建一句子,使得句子中所有的单词都在词典。返回所有这些可能句子。...说明: 分隔时可以重复使用字典单词。 你可以假设字典没有重复单词。...pineapple"] 输出: [ "pine apple pen apple", "pineapple pen apple", "pine applepen apple" ] 解释: 注意你可以重复使用字典单词...单词拆分(DP) 先在139题基础上,判断单词是否可以拆分 如果可以的话,进行回溯,暴力查找所有可能 class Solution { public: vector wordBreak...set(wordDict.begin(), wordDict.end()); bool dp[n+1] = {false};//dp[j]包含j个字符为结尾字符能否拆分

    73420

    NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

    2) 有些单词组合虽然在语言中完全可以听到,但可能永远不会出现在我们 训练 / 开发 语料库,所以我们永远学不会。 我们需要一种方法取一句子及其相应词向量,并推导出嵌入向量应该是什么。...然后,我们需要知道单词如何组合在一起,然后,最后,我们可以通过利用前面的两概念得到一短语句子意思。 让我们从我们第一基于这个原则模型开始。...假设我们有一句子,我们知道这个句子解析树,如上图所示,我们能找出这个句子编码吗?也许还能从句子单词向量得到一情感得分?我们观察一简单递归神经网络是如何完成这项任务。...2.1 成分 在句法分析,一成分可以是一单词短语,作为一层次结构单元。...短语是由两以上单词组成词组,围绕 a head lexical item 一词首词项,在一句子作为一单位使用。作为一短语,一组词应该在句子中发挥特定作用。

    1.3K41

    序列模型2.6Word2VecSkip-grams

    上下文不一定总是目标单词之前离得最近单词,或者里最近 n 单词,可以随机选择句子单词作为上下文词。...这显然不是一简单学习问题,因为在单词 orange 正负十词距之间会有很多不同单词,但是构造这个监督学习问题目标并不是要解决这个监督学习问题本身,而是想要使用这个监督学习学到一词嵌入模型...假设在训练集中实例是“Orange”-->"Juice"对应,而 Content“Orange”对应字典 6257 单词,Target“Juice”对应字典 4834 单词。...skip-gram 模型将一词汇作为输入,跳过(skip)一些单词并预测这个输入词从左数从右数某个词。...How to sample the context C 如何对上下文进行采样 对上下文进行均匀而随机采样,而目标 Target 在上下文前后 5-10 区间中进行均匀而随机采样。

    71420

    Python 自然语言处理实用指南:第三部分

    ” “ 9 章”,“未来之路” 五、循环神经网络和情感分析 在本章,我们将研究循环神经网络(RNN),这是 PyTorch 基本前馈神经网络变体,我们在 1 章“机器学习基础”中学习了如何构建它...我们已经探索了用于 NLP 学习几种类型神经网络架构,即 “ 5 章”,“循环神经网络和情感分析”循环神经网络,以及“ 6 章”,“使用 CNN 文本分类”卷积神经网络。...请注意,我们是如何从 1 而不是 0 开始循环,所以我们第一预测是序列第二单词(因为预测第一单词将始终是起始标记)。...第一步是创建一词汇表语料库,其中包含我们数据集中所有唯一单词。 创建词汇表 过去,我们语料库由几个词典组成,这些词典由我们语料库唯一单词以及在单词和索引之间查找组成。...这个函数接受人类输入信息并打印聊天机器人响应。我们将这个函数创建为一while循环,一直到我们终止该函数输入quit为止。

    1.8K10

    万字长文概述NLP深度学习技术

    因此通过查找表,n 输入序列 {s_1,s_2,... s_n } 能转换为一系列词向量 {w_s1, w_s2,... w_sn},这就是图 5 所示输入。...CNN 具有从输入句子抽取 n-gram 特征能力,因此它能为下游任务提供具有句子层面信息隐藏语义表征。下面简单描述了一基于 CNN 句子建模网络到底是如何处理。 基础 CNN 1....序列建模 对于每一句子,w_i∈R^d 表示句子 i 词嵌入向量,其中 d 表示词嵌入维度。给定有 n 句子句子能表示为词嵌入矩阵 W∈R^n×d。...按照这个方法,Poira 等人(2016)采用多级深度 CNN 标记句子每个单词为 aspect non-aspect。...使用 LSTM 将源序列编码为定长向量,源序列可以是机器翻译任务源语言、问答任务问题对话系统待回复信息。然后将该向量作为另一 LSTM(即解码器)初始状态。

    1.2K20

    干货 | 万字长文概述NLP深度学习技术

    因此通过查找表,n 输入序列 {s_1,s_2,... s_n } 能转换为一系列词向量 {w_s1, w_s2,... w_sn},这就是图 5 所示输入。...CNN 具有从输入句子抽取 n-gram 特征能力,因此它能为下游任务提供具有句子层面信息隐藏语义表征。下面简单描述了一基于 CNN 句子建模网络到底是如何处理。 基础 CNN 1....序列建模 对于每一句子,w_i∈R^d 表示句子 i 词嵌入向量,其中 d 表示词嵌入维度。给定有 n 句子句子能表示为词嵌入矩阵 W∈R^n×d。...按照这个方法,Poira 等人(2016)采用多级深度 CNN 标记句子每个单词为 aspect non-aspect。...使用 LSTM 将源序列编码为定长向量,源序列可以是机器翻译任务源语言、问答任务问题对话系统待回复信息。然后将该向量作为另一 LSTM(即解码器)初始状态。

    71410

    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    NLTK在文本领域堪称网红届一姐存在,可以帮助在文本处理减少很多麻烦,比如从段落拆分句子,拆分单词,识别这些单词词性,突出显示主要topic,甚至可以帮助机器理解文本全部内容,在本系列,...在之后学习NLTK过程,我们将主要学习以下内容: 将文本切分成句子或者单词 NLTK命名实体识别 NLTK文本分类 如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用 使用Twitter...You shouldn't eat cardboard." print(sent_tokenize(EXAMPLE_TEXT)) 最初,或许你会认为通过单词句子之类标记进行标记是一件微不足道事情。...对于很多句子来说都可以。第一步可能是做一简单.split('.'),按句点和空格分隔。然后,也许会引入一些正则表达式以"."," "和大写字母(针对英文语料)分隔。问题是像"Mr....现在,看看这些标记化单词,我们必须开始考虑下一步可能是什么。我们开始思考如何通过看这些单词产生意义。我们可以清楚地想到为许多单词赋予价值方法,但是我们也看到了一些基本上毫无价值单词

    1.1K30

    神经网络学习笔记-02-循环神经网络

    循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息,比如:语言翻译,语音识别等。 如果,我们要实现一翻译功能。首先需要理解原句中每个单词含义。 这就需要根据上下文理解。...那么,如何保存和传递上下文这个信息呢? 循环神经网络提出一状态(state)概念,用于传递上下文。 图 image.png 循环神经网络框架一点解释 与传统神经网络架构有许多不同之处。...原文例子 原文中计划实现一循环神经网络,用于发现自然语言句子单词出现模式,最终可以生成一些合理句子。 数据来源 原文中,从网上下载了很多条句子(英文)。...设置了3特殊token: UNKNOWN_TOKEN:匹配没有在8000列表单词。 SENTENCE_START: 表示句子开始。 SENTENCE_END: 表示句子结束。...每个输入\(X_t\)(尽管有8000维),只有一维度有值且为1,代表\(t\)单词token维度。 比如:whattoken是51。那么\(X_t\)只有51位为1,其它都是0。

    85670

    【NLTK基础】一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)

    NLTK在文本领域堪称网红届一姐存在,可以帮助在文本处理减少很多麻烦,比如从段落拆分句子,拆分单词,识别这些单词词性,突出显示主要topic,甚至可以帮助机器理解文本全部内容,在本系列,...在之后学习NLTK过程,我们将主要学习以下内容:  将文本切分成句子或者单词NLTK命名实体识别NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...You shouldn't eat cardboard." print(sent_tokenize(EXAMPLE_TEXT))  最初,或许你会认为通过单词句子之类标记进行标记是一件微不足道事情...对于很多句子来说都可以。第一步可能是做一简单.split('.'),按句点和空格分隔。然后,也许会引入一些正则表达式以"."," "和大写字母(针对英文语料)分隔。问题是像"Mr....现在,看看这些标记化单词,我们必须开始考虑下一步可能是什么。我们开始思考如何通过看这些单词产生意义。我们可以清楚地想到为许多单词赋予价值方法,但是我们也看到了一些基本上毫无价值单词

    82640

    如何解决90%NLP问题:逐步指导

    本文如何提供帮助 在每年领导数百项目并获得美国各地顶级团队建议后,我们写了这篇文章解释如何构建机器学习解决方案解决上述问题。...这项任务特殊挑战是两类都包含用于查找推文相同搜索词,因此我们必须使用微妙差异区分它们。...使用预先训练过单词 Word2Vec是一种查找单词连续嵌入技术。它通过阅读大量文本并记住哪些词语倾向于出现在类似的语境学习。...黑盒解释器允许用户通过扰乱输入(在我们情况下从句子删除单词)并查看预测如何变化解释任何分类器在一特定示例上决定。 让我们看一下我们数据集中句子几个解释。 ?...要做到这一点常用方法是把一句子单词矢量序列使用或者Word2Vec更近方法,比如GloVeGoVe。这是我们将在下面做。 ?

    69230
    领券