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

如何在给定单词映射的情况下检查两组语句是否为及物性和反身性

在给定单词映射的情况下,检查两组语句是否为及物性和反身性,可以通过以下步骤进行:

  1. 理解及物性和反身性的概念:
    • 及物性(Transitivity):一个动词在句子中需要有一个宾语来接收其动作。例如,"John throws the ball"中的"throws"是及物动词,"the ball"是宾语。
    • 反身性(Reflexivity):一个动词在句子中的宾语是该动词的主语本身。例如,"He hurt himself"中的"hurt"是反身动词,"himself"是宾语。
  • 获取给定单词映射:
    • 单词映射是指将一个单词映射到其对应的及物性或反身性的标记。例如,可以将"throw"映射为"transitive",将"hurt"映射为"reflexive"。
  • 检查两组语句是否为及物性和反身性:
    • 对于每个语句,将其拆分为动词和宾语(如果有的话)。
    • 根据给定的单词映射,判断动词是否为及物性或反身性。
    • 如果动词为及物性,则检查是否存在宾语。如果存在宾语,则该语句为及物性;如果不存在宾语,则该语句不是及物性。
    • 如果动词为反身性,则检查宾语是否为该动词的主语本身。如果是,则该语句为反身性;如果不是,则该语句不是反身性。
  • 示例答案:
    • 语句1:"John throws the ball",动词为"throws",宾语为"the ball"。根据给定的单词映射,"throws"是及物动词,存在宾语,因此该语句为及物性。
    • 语句2:"He hurt himself",动词为"hurt",宾语为"himself"。根据给定的单词映射,"hurt"是反身动词,并且宾语是该动词的主语本身,因此该语句为反身性。

请注意,以上答案仅为示例,实际答案可能因具体单词映射和语句而有所不同。对于具体的单词映射和语句,可以根据给定的条件进行判断。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

知识图谱入门(三)

这些前提先验一般被多人共享,构成了所谓「常识知识」(commonsense knowledge);与之相反,某些信息只在一范围内被一些专家共享,构成了所谓「领域知识」(domain knowledge...每个这样本体都形式化地定义了一个特定「约束」。我们可以使用这样约束来自动化蕴涵。 与其他约束一样,一个本体有用依赖于其所定义约束约定等级、细节程度、适用范围一致。...这种「解释」过程将数据图解释另一张包含通过现实世界关系连接现实世界实体图,我们称之为「领域图」(domain graph),其具体操作为将数据图中节点边「映射」至领域图中节点边。...在这种抽象化定义下,我们并不要求领域图中实体与关系来自现实世界,只需要将其理解数据图映射即可。...「不对称」(asymmetric)、「反身」(reflexive)以及「非反身」(irreflexive)关系;可以定义属性关系多重,包括「功能」(functional,多对一)、「反功能」(inverse-functional

1.2K10

EM算法求解pLSA主题模型

b pLSA 主 要 内 容 主题模型要做就是求出每篇文档K个主题分布出来,对每篇文档中词特征映射这k个主题相当于一种降维操作;将不同文档聚类一个或两个主题分布中概率高主题下面,相当于一种聚类操作...把对应1换成了该词TF-IDF值。 我们并不知道我们需要给文档指定多少个主题,所以主题个数K需要我们自己进行设定,所以在模型训练之前就需要指定好主题个数k,而且存在一经验。...主题, ? 表示在给定主题 ? 下单词,M代表文档数目,N表示文档长度; ? 表示文档 ? 出现概率, ? 表示文档 ? 中主题 ? 出现概率, ? 表示在给定主题 ? 出现单词 ?...是一个值,可以理解一个常数,后面需要求期望,由期望性质可知 ? ,当随机变量一个时候,他期望等于他本身,也就是 ?...函数 ? ,并且带有概率加1约束条件: ? ▲带约束 很显然,这是只有等式约束求极值问题,使用Lagrange乘子法解决。 ? ? ? V.

77510
  • 如何实现模拟人类视觉注意力循环神经网络?

    增强学习关注是智能体如何在环境中采取一系列行为,从而获得最大累积回报。RL 是从环境状态到动作映射学习,我们把这个映射称为策略。...它们都具有共同特性便是马尔可夫:当一个随机过程在给定现在状态所有过去状态情况下,未来状态条件概率分布仅依赖于当前状态;换句话说,在给定现在状态时,它与过去状态是条件独立,那么此随机过程即具有马尔可夫性质...马尔可夫决策过程(Markov Decision Process),其也具有马尔可夫,与上面不同是 MDP 考虑了动作,即系统下个状态不仅当前状态有关,也当前采取动作有关。...例如,要预测句子下一个单词,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立。...RNN 还可以用在生成图像描述之中,用 CNN 网络做识别分类,用 RNN 网络产生描述语句,这就是李飞飞实验室所研究内容。

    80640

    解密大型语言模型:从相关中发现因果关系?

    例如,已知AB彼此独立,但在给定C情况下变得相关,那么可以推断,在一个封闭系统中,C是AB共同影响结果,如下图所示。...D-分离与马尔可夫性质 D-Separation(D-分离) D分离是图模型中一个基本概念,用于确定在给定第三组节点Z情况下,DAG中两组节点XY是否条件独立,其中这三组节点是不相交。...Markov Property(马尔可夫性质) DAG中马尔可夫性质表明每个节点Xi在给定父节点情况下有条件地独立于其非后代,。...该任务是学习一个函数f(s,h)→v,它将相关语句因果关系假设h映射到它们有效v∈{0,1},如果该推理无效,则取值0,否则为1。...自然语言化 如数据生成过程图最后一步所示,将上述所有信息转换为文本数据,用于CORR2CAUSE任务。对于相关语句, 将数据生成过程图步骤3中相关集合表示自然语言语句s。

    57020

    人工智能新offer:东京奥运会竞技体操裁判员

    而与田径、游泳这样计时项目不同,竞技体操是一个打分项目。选手从 FIG 规则允许动作中挑选一系列自己擅长进行组合,向裁判展示,裁判则分为两组从不同角度选手动作打分。...主要模块包括由 3D 激光雷达负责动作感知、由软件负责骨骼关键点识别,结合 FIG 日本体操协会共同研究难度动作数据库,共同进行动作高速匹配。 ? 4. 如何打分?是否基于学习?...如下图所示,系统判定女选手在平衡木成功完成了反身起跳、旋翻 180 度前手翻三个要素,从而 判断选手完成了一个难度分为 0.4 Onodi 动作。 ?...常见「失误」中,也有一些相对好判定:例如在吊环静止动作中手臂是否伸直,也有一些很难衡量:例如在自由操中,动作是否有「艺术偏差」。 6. 打分系统将用于哪些项目?...演示中一个错误,系统错误识别了运动员右腿膝盖位置 打分系统运行速度如何?能否满足比赛评分实时要求? 从训练数据与实际应用场景数据分布一致角度,训练数据均来自于日本专业体操运动员。

    64530

    ES 索引详解

    1.ES集群 Elasticsearch是一个分布式系统,具有高可用可扩展性,当集群中有节点停止或丢失时不会影响集群服务或造成数据丢失;同时当访问量或数据量增加时可用采用横向扩展方式增加节点,...ES根据功能不同分为不同节点类型,在生产环境中,建议根据数据量,写入查询吞吐量,选择合适部署方式,最好将节点设置单一角色。...,接收客户端请求,如果设置有专用coorinate node则应该将接受客户端请求节点设置该专用节点,负责请求接受转发。...在RestClient中使用round-robin轮询算法,进行发送节点选取。 2.参数检查。 对请求中参数进行检查检查参数是否合法,不合法参数直接返回失败给客户端。...Lucene倒排索引由单词词典倒排列表组成: 单词词典: 记录所有文档单词,记录单词到倒排列表关系,数据量比较大,一般采用B+树,哈希拉链法实现。

    71700

    词向量Word Embedding原理生成方法

    我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射计算机语言,然后输入到神经网络模型中学习计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢?...例如,按照常识,旅店(hotel)汽车旅店(motel)间应该是具备某种相似,但是我们映射结果却表明他们向量积为0。...旅店(hotel)汽车旅店(motel)之间相似等于其猫(cat)之间相似,这显然是不合理。...改进思路: 1)在降低稀疏方面,可以不仅仅关注一个单词有上下文关系那些词;2)对于一个模型从没有见过一个单词,则考虑从上下文关系中猜到它信息,以增加通用。...Skip-Gram算法则是在给定中心词(center word)情况下,预测一个单词是否是它上下文(context)。

    4.1K20

    精心整理了15道面试官喜欢问MyBatis面试题

    sql 语句,并将 java 对象 sql 语句映射生成最终执行 sql,最后将 sql 执行结果再映射生成 java 对 象。...但是 Hibernate 缺点是学习门槛高,要精通门槛更高,而且怎么设计 O/R 映射,在性能对象 模型之间如何权衡,以及怎样用好 Hibernate 需要具有很强经验能力才行。...答:接口映射就是在 MyBatis 中任意定义接口,然后把接口里面的方法 SQL 语句绑定,我们 直接调用接口方法就可以,这样比起原来了 SqlSession 提供方法我们可以有更加灵活选 择设置...答:接口绑定有两种实现方式,一种是通过注解绑定,就是在接口方法上面加上 @Select@Update 等注解里面包含 Sql 语句来绑定,另外一种就是通过 xml 里面写 SQL 来绑 ,在这种情况下...,要指定 xml 映射文件里面的 namespace 必须接口全路径名. 14、什么情况下用注解绑定,什么情况下用 xml 绑定?

    68500

    Nature子刊:叙事理解过程中默认网络动态重构

    DMN被锁定在刺激高级属性上 为了检验DMN所有区域间DMN相关模式在不同刺激下变化(而不是仅仅检查与PCC种子时相关),接下来将FCISFC分析应用到一组双边DMN感兴趣区域(roi)。...图3 基于网络ISFC模式锁定在故事时间连贯层次上 图3:(a)四种情况下(静息状态、单词混乱、段落混乱、完整故事)DMN基于网络FC模式。...(b) DMN中基于网络ISFC模式在四种情况下(静息状态、单词混乱、段落混乱、完整故事)结果。 (c)使用ISFCFC对任务条件进行跨被试分类。...(c)两组18名受试者在完整故事(蓝色)、单词混乱(黑色)休息(灰色)条件下,DMN中ISFC模式随时间高可靠。...ISFC动力学 网络相关平均大小只是在叙述过程中被向上或向下缩放,还是DMN ISFC模式每个故事片段重新配置成不同模式?为了回答这个问题,研究者们在故事四个间隔内检查了网络状态(图4b)。

    65620

    究竟怎样写代码才算是好代码

    的确使用过多编码标准规则可能降低生产率创造。“同行评审”或“同事检查”代码分析工具等,都能用来检查问题或坚持标准。...2、 class 类名应当是名词,每个内部单词头一个字母大写。应当使你类名简单具有说明。用完整英语单词或约定俗成简写命名类名。...【示例】public class UserManager 3、 interface接口名应当是名词,每个内部单词头一个字母大写。应当使你接口名简单具有说明。...【示例】interface TicketManagement 4、 Class 成员属性变量命名 (*) 变量名全部由字母组成,头一个字母小写,以后每个内部单词头一个字母大写。...四、性能瓶颈 在真实工作中,很多程序员其实在开发完程序后不去真正关注程序性能响应时间到底如何,凭是以往开发经验在开发过程中尽可能去减少问题点。

    46730

    特征工程

    (2)零均值归一化(Z-Score Normalization)将原始数据映射到均值0、标准差1分布上。...举例梯度下降实例说明归一化重要,若两个特征取值范围不一样,则在学习速率相同情况下,范围小特征更新速度会大于取值范围大特征,需要较多迭代才能找到最优解。...用TF-IDF计算每个词权重,如果一个单词在很多文章里出现,那么它可能是一个比较通用词汇,对于区分某篇文章特殊语义贡献较小,因此对权重做一惩罚。...区别联系: LDA是利用文档中单词共现关系来对单词按主题聚类,也可以理解对“文档-单词”矩阵进行分解,得到“文档-主题”“主题-单词”两个概率分布。...主题模型词嵌入两方法差异: 主题模型词嵌入两类方法最大不同在于模型本身 主题模型是一种基于概率图模型生成式模型,其似然函数可以写成若干条件概率连乘形式 词嵌入模型一般表达神经网络形式

    40720

    Webpack 性能系列三:提升编译性能

    在 Webpack 5 中,resolve.extensions 默认值 ['.js', '.json', '.wasm'] ,这意味着 Webpack 在针对不带后缀名引入语句时可能需要执行三次判断逻辑才能完成文件搜索...在一个依赖管理执行比较良好业务系统中,我们通常会尽量保持 node_modules 资源高度内聚,控制在有限一两个层级上,因此 Webpack 这一逐层查找逻辑大多数情况下实用并不高,开发者可以通过修改...随前端能力与职能范围不断扩展,前端项目的复杂与协作难度也在不断上升,TypeScript 所提供静态类型检查能力也就被越来越多人所采纳。...七、慎用 source-map source-map 是一种将经过编译、压缩、混淆代码代码映射回源码技术,它能够帮助开发者迅速定位到更有意义、更结构化源码中,方便调试。...接下来还会继续总结产物性能优化知识点。

    1.3K20

    通过示例学 Golang 2020 中文版【翻译完成】

    创建整数切片或数组 创建浮点切片或数组 创建字符串切片或数组 排序切片一部分 将一个切片追加或添加到另一个切片 映射 迭代映射不同方法 映射长度 映射 一种检查映射是否存在键有效方法 更新映射一个键...映射允许值类型 创建/初始化/声明映射 映射 JSON 转换 将映射转换为 JSON 将 JSON 转换为映射 如何检查映射是否包含键 结构 结构 声明或创建/初始化结构变量 指向结构指针...漂亮地打印结构变量 结构导出未导出字段 结构中匿名字段 检查两个结构是否相等或结构相等 访问设置结构字段 嵌套结构 结构字段元数据或标记 结构与 JSON 转换 如何初始化带有另一个嵌套结构结构...了解整数大小范围 所有类型默认零值示例 字符 理解uintptr 理解符文 指针 指针 指向指针指针 解引用指针 指针算法 指针默认零值 iota iota 字符串 检查字符串是否是数字...移除或去除字符串中所有空格 编写多行字符串 字符串比较 检查字符串是否包含另一个字符串 分割字符串 从一个句子中获取所有单词 通过分隔符连接字符串 检查字符串是否以前缀开头 检查字符串是否以后缀结尾

    6.2K50

    Python 密码破解指南:15~19

    第 35 36 行检查keyA是否是仿射密码有效密钥 A,如果不是,程序继续到下一个密钥进行尝试。为了理解执行如何返回到循环开始,您需要了解一下continue语句。...但是因为keyLETTERS都是大写,我们需要检查message中最初symbol是否是小写,如果是,那么将解密或加密symbol调整小写。...本章涵盖主题 单词模式、候选单词、潜在解密字母密码字母映射 正则表达式 sub()正则表达式方法 使用单词模式解密 在暴力攻击中,我们尝试每一个可能密钥来检查是否能解密密文。...在凯撒密码中,我们检查了num新值是否小于0(在这种情况下,我们给它加上了len(LETTERS))或者num新值是否大于len(LETTERS)(在这种情况下,我们从中减去len(LETTERS)...第 73 到 75 行类似于第 69 到 71 行,除了在这种情况下,它们检查ETAOIN字符串中最后六个字母(V、K、J、X、QZ)是否在freqOrder字符串中最后六个字母中。

    1.4K40

    人工智能与自然语言处理概述:AI三大阶段、NLP关键应用领域

    在理解结构上,NLU 要理解自然语言中以下几个歧义: 词法歧义单词有多重含义 句法歧义语句有多重解析树 语义歧义:句子有多重含义 回指歧义(Anaphoric Ambiguity):之前提到短语或单词在后面句子中有不同含义...深度学习三项能力 可表达:这一能力描述了机器如何能近似通用函数。 可训练:深度学习系统学习问题速度与能力。 可泛化性:在未训练过数据上,机器做预测能力。...从 NLP 开始 用户需要输入一个包含已写文本文件;接着应该执行以下 NLP 步骤: ? ? 语句分割 - 在给定文本中辨识语句边界,即一个语句结束另一个语句开始。...尽管 NLP 不如大数据、机器学习听起来那么火,但我们每天都在使用它: 自动摘要 - 在给定输入文本情况下,摈弃次要信息完成文本摘要。...情感分析 - 在给定文本中预测其主题,比如,文本中是否包含判断、观点或评论等。 文本分类 - 按照其领域分类不同期刊、新闻报道。多文档分类也是可能。文本分类一个流行示例是垃圾电子邮件检测。

    2.4K80

    人工智能与自然语言处理概述:AI三大阶段、NLP关键应用领域

    在理解结构上,NLU 要理解自然语言中以下几个歧义: 词法歧义单词有多重含义 句法歧义语句有多重解析树 语义歧义:句子有多重含义 回指歧义(Anaphoric Ambiguity):之前提到短语或单词在后面句子中有不同含义...从 NLP 开始 用户需要输入一个包含已写文本文件;接着应该执行以下 NLP 步骤: 语句分割 - 在给定文本中辨识语句边界,即一个语句结束另一个语句开始。语句通常以标点符号「.」结束。...指代消解 - 根据一个语句前句后句界定该句中给定词之间关系。 NLP 其他关键应用领域 除了在大数据、日志挖掘分析中应用,NLP 还有一些其他主要应用领域。...尽管 NLP 不如大数据、机器学习听起来那么火,但我们每天都在使用它: 自动摘要 - 在给定输入文本情况下,摈弃次要信息完成文本摘要。...情感分析 - 在给定文本中预测其主题,比如,文本中是否包含判断、观点或评论等。 文本分类 - 按照其领域分类不同期刊、新闻报道。多文档分类也是可能。文本分类一个流行示例是垃圾电子邮件检测。

    1.4K30

    从模型到算法,详解一套AI聊天机器人是如何诞生

    相信大多数朋友和我一样,感觉虽然这些方案在日常生活与工作中能够起到一作用,但仍然很难与之谈论一般、特别是哲学层面的话题。 通过自然语言与机器交互属于通用型人工智能方案基本要求之一。...在这类场景下,机器需要能够结合对话背景用户提供翔实答案,而且在理想情况下应实现与人类无异沟通效果。 但在实践当中,最后一项要求往往很难达成。...大家可以添加一个映射(密集)层以将编码器最终状态映射初始解码器状态,从而回避这一要求。 使用字符——而非单词或字节对编码——来构建词汇表。...大家可以参阅以下资料了解如何解决这些问题: 在模型推理阶段变更目标函数 ; 在将 seq2seq 模型训练强化学习代理时,如何引入人工指标并利用其充当奖励机制....总体来讲,该网络会将情景与一条候选答案作为输入内容,而后返回二者之间适用置信度结果。 ? 选择式(或称为排名式,或 dssm)网络由两项“塔式”因素组成:其一情景,其二回复。

    4.4K60

    原创 | 一文读懂多模态强化学习

    多模态学习涉及多个感知模态融合处理,如图像、语音、文本等。该领域研究主要关注如何从多模态数据中提取有用特征,并利用这些特征进行模式识别、分类生成等任务。...VIMA具有实现强大模型可扩展性和数据效率,在给定相同训练数据前提下,零样本泛化设置最多可达2.9倍任务成功率,即便在训练数据少了10倍情况下, VIMA性能仍然比最好竞争变体好2.7倍。...对于文本输入,使用预训练T5标记器词嵌入来获取单词标记;对于完整桌面场景图像,首先使用域微调Mask R-CNN 提取出单个物体。将每个物体表示装订框裁剪图像。...动作空间中包含两组SE(2) 姿态,每一组姿态用六个独立头(两个头代表x,y坐标,四个头代表四象旋转)解码离散动作,最后将这些离散动作集成映射连续动作。...VIMA概念基于Transformer智能体,能够实现视觉目标达成、一次视频模拟单一模型新概念落地等任务。通过多方面的实验,证明了VIMA具有很强模型可扩展性零样本泛化能力。

    61610

    编译程序任务

    语法分析语法分析任务是在词法分析基础上,根据语言语法规则,从单词符号串中识别出各种语法单位(如表达式、说明、 语句等)并进行语法检查,即检查各种语法单位在语法结构上正确。...语言语法规则是语法单位形成规则。它规定了如何单词符号形成语法单位。...例如,上述源程序中,赋值语句语义:计算赋值号右边表达式值,并把它送到赋值号左边变量所确定内存单元中。...语义分析时,先检查赋值号右边表达式左边变量类型是否一致,然后再根据赋值语句语义,对它进行翻译可得到如下形式四元式中间代码:图片其中,T1、T2、T3、T4 是编译程序引进临时变量,存放每条指令运算结果...一个编译程序究竟应分成几遍和它所面临源语言特征、机器规模、设计目标等因素有关,很难统一划。一般在主存可能前提下,还是遍数少一点好。

    21920

    本体入门(二):OWL 本体构建指南f

    本文将介绍如何通过 Protege 构建 OWL 本体,文中使用软件版本 mac 上 protege 5.5.0 桌面版。...关于 OWL 版本选择,可以参考如下准则:OWL-Lite OWL-DL 间选择主要取决于OWL-Lite 简单结构是否足够;OWL-DL OWL-Full 间选择则取决于是否需要支持自动推理或是否需要使用复杂表达或建模工具...2 构建一个 OWL 本体 本章节以创建一个披萨本体例,介绍如何通过 protoge 构建一个 OWL 本体。...需要注意是,如果一个个体没有给定属性,它也满足普遍限制。普遍限制给出是一种 if 关系:如果存在给定属性,则其必须指向指定类。...PS:经测试如果右半部分赋予常数值,该规则会产生一个新 age 值(不会无限循环),因为同样属性值只会生成一个,属性 functional 情况下会报错。

    4K41
    领券