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sql中提取给定列表中每个单词之前的4个单词

在SQL中提取给定列表中每个单词之前的4个单词,可以使用字符串函数和正则表达式来实现。以下是一个示例的SQL查询语句:

代码语言:txt
复制
SELECT 
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(column_name, ' ', -5), ' ', 1) AS word1,
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(column_name, ' ', -4), ' ', 1) AS word2,
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(column_name, ' ', -3), ' ', 1) AS word3,
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(column_name, ' ', -2), ' ', 1) AS word4,
    SUBSTRING_INDEX(column_name, ' ', -1) AS word5
FROM 
    table_name
WHERE 
    column_name REGEXP '[[:<:]](word1|word2|word3|word4|word5)[[:>:]]';

上述查询语句中,column_name是包含文本的列名,table_name是表名。你需要将它们替换为你实际使用的列名和表名。

这个查询语句使用了SUBSTRING_INDEX函数来提取每个单词之前的4个单词。SUBSTRING_INDEX(str, delim, count)函数会返回字符串str中第countdelim分隔符之前或之后的子字符串。在这里,我们使用空格作为分隔符。

同时,使用REGEXP正则表达式来匹配给定列表中的单词。[[:<:]][[:>:]]是正则表达式中的词边界,用于确保匹配的是整个单词而不是部分单词。

请注意,这只是一个示例查询语句,具体的实现方式可能因数据库类型和表结构而有所不同。你可以根据实际情况进行调整和修改。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

SQL反模式学习笔记17 全文搜索

目标:全文搜索 使用SQL搜索关键字,同时保证快速和精确,依旧是相当地困难。 SQL一个基本原理(以及SQL所继承关系原理)就是一列单个数据是原子性。...正则表达式可能会为单词边界提供一个模式来解决单词匹配问题。 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式   1、如何在like表达式2个通配符之间插入一个变量?   ...2、如何写一个正则表达式来检查一个字符串是否包含多个单词、不包含一个特定单词,或者包含给定单词任意形式?   3、网站搜索功能在增加了很多文档进去之后慢不可理喻。...使用之前需要通过复杂步骤来配置。   ...(1)定义一个KeyWords表来记录所有用户搜索关键字,然后定义一个交叉表来建立多对多关系。     (2)将每个关键字和匹配内容添加到交叉表

1.2K10

使用Gensim实现Word2Vec和FastText词嵌入

在输出层末端,应用softmax激活函数,以便输出向量每个元素描述特定单词在上下文中出现可能性。下图显示了网络结构。 ?...我们想法是,在给定上下文情况下,我们想知道哪个词最有可能出现在其中。 ?...为了计算单词“a”词表示,我们需要在神经网络输入这两个例子,“He is nice guy”和“She is wise queen”并隐藏层平均值。...现在可以恰当地表达稀有的单词,因为很可能他们一些n-gram也出现在其他单词。我将在下一节向你展示如何在Gensim中使用FastText。...如果我们在之前定义Word2Vec尝试这个,它会弹出错误,因为训练数据集中不存在这样单词

1.8K30
  • 使用Gensim实现Word2Vec和FastText词嵌入

    在输出层末端,应用softmax激活函数,以便输出向量每个元素描述特定单词在上下文中出现可能性。下图显示了网络结构。 ?...我们想法是,在给定上下文情况下,我们想知道哪个词最有可能出现在其中。 ?...为了计算单词“a”词表示,我们需要在神经网络输入这两个例子,“He is nice guy”和“She is wise queen”并隐藏层平均值。...现在可以恰当地表达稀有的单词,因为很可能他们一些n-gram也出现在其他单词。我将在下一节向你展示如何在Gensim中使用FastText。...如果我们在之前定义Word2Vec尝试这个,它会弹出错误,因为训练数据集中不存在这样单词

    2.4K20

    Facebook 提出基于机器学习新工具!

    对于语料库每个方法体,我们可以用这种方式标记源代码,并学习每个单词嵌入。在此步骤之后,我们为每个方法体提取单词列表类似于自然语言文档。...构建文档嵌入 下一步是使用方法体中出现单词来表达方法体总体意图。为此,我们对方法体单词单词嵌入向量加权平均值。我们称之为文档嵌入。 ? 上式,d 是代表方法体单词组 ?...是单词 w fastText 单词嵌入,C 是包含所有文档语料库,u 是一个归一化函数。 我们使用词频-逆本文频率函数(TF-IDF),它为给定文档给定单词分配权重。...NCS 假定查询单词与从源代码中提单词来自同一域,因为查询和代码片段都映射到同一向量空间。然而,情况并非总是如此。...给定一个 Stack Overflow 问题作为查询标题,NCS 从 GitHub 检索方法列表

    1.5K20

    用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

    在这篇文章,我们将处理从非结构化文本中提取某些特定信息问题。...每个单词向量都由一些二进制特征组成,比如数字或其他特殊字符出现(技能通常包含数字和符号:c#、Python3)、第一个字母或整个单词大写(SQL)。...我们还检查一个单词是否出现在英语词汇表和一些主题列表名称、地名等。使用所列特性最终模型在实体测试集上显示了74.4%正确结果。...对于给定窗口大小n,我们候选短语右侧n个相邻单词和左侧n个单词,这些单词向量表示形式被连接到可变长度向量,并传递到LSTM层。我们发现最优n=3。...:将特征序列列表转换为二维数组,其宽度等于列表中最长序列。

    2.6K30

    【干货】主题模型如何帮助法律部门提取PDF摘要及可视化(附代码)

    该函数简单地取得主目录pdf文档名称,从中提取所有字符,并将提取文本作为python字符串列表输出。 ? 上图显示从pdf文档中提取文本函数。...CountVectorizer显示停用词被删除后单词出现在列表次数。 ? 上图显示了CountVectorizer是如何在文档上使用。...下面的代码使用mglearn库来显示每个特定主题模型前10个单词。 人们可以很容易从提取单词得到每个主题摘要。 ? 图中显示了LDA5个主题和每个主题中最常用单词。...这通常与主题结果一致,商标,协议,域名,eclipse等词语是最常见。 在法律文件显示最常见单词/短语单词云(wordcloud)。 ?...该项目展示了如何将机器学习应用于法律部门,本文所述,可以在处理文档之前提取文档主题和摘要。 这个项目更实际用途是对小说、教科书等章节提取摘要,并且已经证明该方法是有效

    2.9K70

    海量数据处理:算法

    在海量数据中提取信息,不同于常规量级数据中提取信息,在海量信息中提取有用数据,会存在以下几个方面的问题: (1)数据量过大,数据什么情况都可能存在,如果信息数量只有20条,人工可以逐条进行查找、比对...它是文档检索系统中最常用数据结构,有两种不同反向索引形式: (1)一条记录水平反向索引(或者反向档案索引)包含每个引用单词文档列表 (2)一个单词水平反向索引(或者完全反向索引)又包含每个单词在一个文档位置...如果采用矩阵方式存储,见表14-1.其中,行表示关键字,列表示所有的文件。 通过比较发现,采用倒排索引比采用矩阵方式节省很多空间。 正向索引开发出来用来存储每个文档单词列表。...正向索引查询往往满足每个文档有序频繁全文查询和每个单词在校验文档验证查询。在正向索引,文档占据了中心位置,每个文档指向了一个它所包含索引项序列。...现在要给出一种解决方案,对于用户输入单词,根据给定字典找出输入单词有哪些兄弟单词

    90420

    Python主题建模详细教程(附代码示例)

    在某些情况下,主题建模可以与主题分类一起使用,首先进行主题建模以检测给定文本主题,并将每个记录标记为其对应主题。然后,使用这些标记数据来训练分类器并对未知数据执行主题分类。...我们将为此数据集遵循以下步骤: 1.将每个单词小写 2.用它们较长形式替换缩略词 3.删除特殊字符和不需要单词 4.通过使用 nltk.WordPunctTokenizer() 分词器从单词或句子字符串中提取标记...在进行下一步之前,我们需要删除停用词。停用词是语言特定常见单词(例如英语“the”、“a”、“and”、“an”),它们既不增加价值也不改善评论解释,并且往往会在建模引入偏见。...我们将把这些词添加到停用词列表以删除它们。你也可以创建一个单独列表。...•N表示给定文档单词数量。•Dir(alpha)是每个文档主题分布狄利克雷分布。•Dir(beta)是每个主题单词分布狄利克雷分布。

    80031

    请收好这份NLP热门词汇解读:预训练、Transformer、无监督机器翻译

    与基于 RNN 方法不同,Transformer 模型没有循环结构,而是把序列所有单词或者符号并行处理,同时借助自注意力机制对句子中所有单词之间关系直接进行建模,而无需考虑各自位置。...具体而言,如果要计算给定单词下一个表征,Transformer 会将该单词与句子其它单词一一对比,并得出这些单词注意力分数。注意力分数决定其它单词给定词汇语义影响。...由于 Transformer 并行处理所有的词,以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系,它训练速度比 RNN 模型更快,在翻译任务表现也比 RNN 模型更好。...相较于传统使用词嵌入(Word embedding)对词语进行表示,得到每个词唯一固定词向量,ELMo 利用预训练好双向语言模型,根据具体输入从该语言模型可以得到在文本该词语表示。...系统首先为每种语言中每个单词训练词嵌入,训练词嵌入通过上下文来预测给定单词周围单词

    63520

    请收下这份 NLP 热门词汇解读

    具体而言,如果要计算给定单词下一个表征,Transformer 会将该单词与句子其它单词一一对比,并得出这些单词注意力分数。注意力分数决定其它单词给定词汇语义影响。...视频内容 来源:Google AI Blog 由于 Transformer 并行处理所有的词,以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系,它训练速度比 RNN 模型更快,在翻译任务表现也比...相较于传统使用词嵌入(Word embedding)对词语进行表示,得到每个词唯一固定词向量,ELMo 利用预训练好双向语言模型,根据具体输入从该语言模型可以得到在文本该词语表示。...,但如何在没有源翻译情况下训练机器翻译模型,即无监督训练,成为了目前热门研究话题。...系统首先为每种语言中每个单词训练词嵌入,训练词嵌入通过上下文来预测给定单词周围单词

    60330

    如何实现自然语言处理集束搜索解码器

    集束搜索解码器算法,以及如何在Python实现它。 让我们开始吧。 生成文本解码器 在字幕生成,文本摘要和机器翻译等自然语言处理任务,所需预测是一系列单词。...为这些类型问题开发模型通常为输出一个每个单词在可能词汇表概率分布。然后由解码器处理将概率转换为最终单词序列。...神经网络模型最后一层对于输出词汇表每个单词都有一个神经元,并且使用softmax激活函数来输出词汇表每个单词作为序列中下一个单词可能性。...每个单词被预测为5个可能单词概率分布。...贪婪搜索解码器算法,以及如何在Python实现它。 集束搜索解码器算法,以及如何在Python实现它。

    2.1K80

    如何解决90%NLP问题:逐步指导

    我们数据集是一个句子列表,所以为了让我们算法从数据中提取模式,我们首先需要找到一种方法来表示我们算法可以理解方式,即作为数字列表。...例如,我们可以在数据集中构建所有唯一单词词汇表,并将唯一索引与词汇表每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表不同单词数量一样长列表。...在此列表每个索引处,我们标记给定单词在句子中出现次数。这被称为Bag of Words模型,因为它是一种完全忽略句子单词顺序表示。这如下图所示。 ?...左边句子,右边表示。向量每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...复杂性/可解释性权衡 由于我们嵌入不像我们之前模型那样表示为每个单词一维向量,因此很难看出哪些单词与我们分类最相关。

    58520

    搜索引擎背后数据结构和算法

    当机器断电之后,网页链接不会丢失;重启之后,还可以从之前爬取到位置继续爬。...维护一个计数器,每当从网页文本信息中分割出一个新单词时候,就从计数器一个编号,分配给它,然后计数器加一。 在这个过程,我们还需要使用散列表,记录已经编过号单词。...index.bin:倒排索引文件,记录每个单词编号以及对应包含它网页编号列表 term_offsert.bin:记录每个单词编号在倒排索引文件偏移位置。...经过这个查询之后,得到了这k个单词对应单词编号。 拿这k个单词编号,去term_offset.bin对应列表,查找每个单词编号在倒排索引文件偏移位置。得到了k个偏移位置。...拿这k个偏移位置,去倒排索引(index.bin),查找k个单词对应包含它网页编号列表。得到了k个网页编号列表。 针对这k个网页编号列表,统计每个网页编号出现次数。

    1.1K10

    让你上瘾网易云音乐推荐算法,用Word2vec就可以实现

    在本文中,我们将介绍一个从大量流数据中提取歌曲嵌入信息神经网络方法,以及如何用这一模型生成相关推荐。 每个点代表一首歌曲。点间距离越近,歌曲越相似 什么是推荐系统?...神经网络分析输入文本语料库,对词汇表每个单词生成代表这个单词向量。这些向量数字就是我们所需要,因为这些向量编码了词义与上下文关系这一重要信息,接下来我们将会看到进一步解释。...有意思地方来了,如果两个不同单词经常出现在相似的语境里,我们可以认为把两个单词任一个作为输入,神经网络将会输出非常相近预测值。...我们之前提到过权重矩阵值会决定输出预测值,所以说如果两个单词出现在相似的上下文中,我们可以认为这两个单词权重矩阵值非常相似。...权重矩阵里这种权重和单词对应关系就叫做embeddingss(嵌入),我们将用它来代表那个单词。 如何应用到歌曲推荐呢?我们可以把用户歌曲列表当作一个句子,句子每个单词就是用户听过一首歌。

    93340

    如何解决90%NLP问题:逐步指导

    我们数据集是一个句子列表,所以为了让我们算法从数据中提取模式,我们首先需要找到一种方法来表示我们算法可以理解方式,即作为数字列表。...例如,我们可以在数据集中构建所有唯一单词词汇表,并将唯一索引与词汇表每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表不同单词数量一样长列表。...在此列表每个索引处,我们标记给定单词在句子中出现次数。这被称为Bag of Words模型,因为它是一种完全忽略句子单词顺序表示。这如下图所示。 ?...左边句子,右边表示。向量每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...复杂性/可解释性权衡 由于我们嵌入不像我们之前模型那样表示为每个单词一维向量,因此很难看出哪些单词与我们分类最相关。

    69230

    词向量因何存在:一段往计算机输入文字历史

    一个词形可以被表征为一个字符串(字符有序列表),但是比较两个字符串是否相同计算成本却很高。 在之前单词往往都会被整数化处理。这样一来,每个词形都会被赋予一个唯一(或多或少任意)非负整数值。...这样做优点是每个词形都以相同大小空间被存储下来,基于数组数据结构可以被用来通过词形索引其它信息(单词字符串,对属于该词形词例进行技术,或者包含单词潜在语义细节信息更丰富数据结构)。...为了解释 NLP 从业者为什么不再通过离散化表征方法处理词形,很有必要解释下单词是如何在 NLP 程序中被使用。...例如,在一段电影影评中出现「delightful」单词,说明影评人可能很喜欢这部电影,并给予它一个正面评价。 观测给定文档一个词例,以此为证据在句子翻译预测一个词例。...例如,在英语句子中出现单词「cucumber」说明在法语翻译可能出现单词「concombre」。 相反,给定证据全部权重,在给定上下文中,选择一个词形并输出一个它词例。

    72210

    ​如何在Linux中使用grep命令?

    这个命令对于Linux操作系统日常任务非常有用。 grep命令可以搜索与给定文本匹配行,以便在您使用命令提及给定文件内查找。...您可以指定上述语法中提一个或多个文件名。 ? 带示例grep命令 1)在/ etc / passwd文件搜索您用户名 grep ubuntu / etc / passwd 输出 ?...选项3:使用-l仅列出包含我们关键字文件 ? 实际上,当我们在整个文件系统搜索关键字时,上面的选项(-l)非常有用。 在简要讨论-l选项之前,我先介绍另一个选项。...grep -w boo example.txt 如何在单个文件搜索两个单词 grep -w'word1 | word2'example.txt 选项8:使用-v选项可忽略搜索结果关键字 ?...3)从包列表结果获取mysql-server包 ? 4)检查正在运行特定服务进程 猜猜您需要检查已迁移进程是否正在运行。无论您需要检查什么服务。

    3K41

    NLP自监督表示学习,全是动图,很过瘾

    本文重点是任务制定,而不是实现它们架构。 自监督方案 1. 预测中心词 在这个公式,我们一定窗口大小一小块文本,我们目标是根据周围单词预测中心单词。 ?...预测邻居词 在这个公式,我们一定窗口大小文本张成空间,我们目标是在给定中心词情况下预测周围词。 ? 这个方案已经在著名Word2Vec论文“skip-gram”方法实现。 3....相邻句子预测 在这个公式,我们三个连续句子,设计一个任务,其中给定中心句,我们需要生成前一个句子和下一个句子。它类似于之前skip-gram方法,但适用于句子而不是单词。 ?...这个方案已经在Skip-Thought Vectors论文中使用过。 4. 自回归语言建模 在这个公式,我们大量未标注文本,并设置一个任务,根据前面的单词预测下一个单词。...我们也可以用这个方案来通给定未来单词预测之前单词,方向是从右到左。 ? 这个方案已经使用在许多论文中,从n-gram模型到神经网络模型比如神经概率语言模型 (GPT) 。 5.

    1.1K10
    领券