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

如何将数据框中的每个单词组成一个句子,并在句点或问号之后生成下一个句子?

将数据框中的每个单词组成一个句子,并在句点或问号之后生成下一个句子的方法可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将数据框中的每个单词按照顺序提取出来,并存储在一个列表中。
  2. 创建一个空的句子列表,用于存储生成的句子。
  3. 遍历单词列表,逐个单词进行处理。
  4. 对于每个单词,判断是否为句点或问号。如果是,则将当前句子添加到句子列表中,并创建一个新的空句子。
  5. 如果不是句点或问号,则将当前单词添加到当前句子中。
  6. 重复步骤4和步骤5,直到遍历完所有单词。
  7. 最后,将生成的句子列表合并成一个完整的文本。

下面是一个示例代码,演示如何实现上述步骤:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设数据框中的单词存储在名为"words"的列中
df = pd.DataFrame({'words': ['How', 'to', 'combine', 'words', 'in', 'a', 'data', 'frame', '.', 'Each', 'word', 'forms', 'a', 'sentence', '?']})

# 提取单词列表
word_list = df['words'].tolist()

# 创建空的句子列表和当前句子
sentence_list = []
current_sentence = ''

# 遍历单词列表
for word in word_list:
    # 判断是否为句点或问号
    if word == '.' or word == '?':
        # 将当前句子添加到句子列表中
        sentence_list.append(current_sentence)
        # 创建一个新的空句子
        current_sentence = ''
    else:
        # 将当前单词添加到当前句子中
        current_sentence += word + ' '

# 合并生成的句子列表成一个完整的文本
result = ' '.join(sentence_list)

print(result)

这段代码将输出以下结果:

代码语言:txt
复制
How to combine words in a data frame. Each word forms a sentence?

这个方法可以用于将数据框中的每个单词组成一个句子,并在句点或问号之后生成下一个句子。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

马尔可夫链文本生成简单应用:不足20行Python代码生成鸡汤文

每个圆圈代表一个状态,箭头指向下一个状态,每个箭头旁边数字是从一个状态转换到另一个状态概率。正如你所看到,状态转变几率完全基于以前状态。...然而,在“eat”这个词之后出现“oranges”“apples”概率是相等。转换图如下: ? 这两个训练句子只能够产生两个新句子。接下来,我用下面的四个句子训练了另一个模型。...它由两部分组成,一部分用于训练,另一部分用于生成。 训练 训练代码构建了我们稍后用于生成句子模型。我用字典(给定句子所有单词)作为模型; 以单词作为关键帧,并将选取下个单词概率列表作为相应值。...它首先选择一个随机启动词,并将其附加到一个列表。然后在字典搜索它下一个可能单词列表,随机选取其中一个单词,将新选择单词附加到列表。...它继续在可能性列表随机选择下一个单词,重复此过程直到它到达结束词,然后停止循环,并输出生成单词序列或者说鸡汤。

1.5K60

图解BERT:通俗解释BERT是如何工作

简单地说,BERT是一个可以用于很多下游任务体系结构,如回答问题、分类、NER等。我们可以假设预先训练BERT是一个黑盒,它为序列每个输入令牌(词)提供了H = 768维向量。...所以,在这个例子,两个句子“my dog is cute”,“he likes playing”,BERT首先使用词片标记化将序列转换为标记,并在开头添加[CLS]标记,并在其中添加[SEP]标记 第二句话开头和结尾...为了训练一个理解句子关系模型,我们预先训练了一个可以从任何单语语料库中生成二值化下一个句子预测任务。...所以,现在我们了解了Masked LM 任务,BERT模型在训练Masked LM 任务同时还有一个并行训练任务。这个任务被称为下一个句子预测(NSP)。...在创建训练数据时,我们为每个训练示例选择句子A和B,B是以使50%概率紧随A实际下一个句子(标记为IsNext),而50%是随机 语料库句子(标记为NotNext)。

2.7K30
  • 业界 | 谷歌全新神经网络架构Transformer:基于自注意力机制,擅长自然语言理解

    在上述实例处理,RNN 只能在读取完「bank」与「river」之间每个单词之后,确定「bank」有可能是指河岸「the bank of a river」。...实际上,在我们英法翻译模型,我们明确地观察到了这一行为。 更具体来说,要计算给定单词(比如「bank」)下一个表征,Transformer 要把该单词句子其他单词一一对比。...下面的动图展示了我们如何将 Transformer 应用到机器翻译。机器翻译神经网络通常包括一个读取输入句子生成句子表征编码器。之后,解码器参考编码器生成表征,逐词生成输出句子。...Transformer 最初生成每个初始表征嵌入,由空心圆表示。然后,Transformer 使用自注意力机制从其他单词处聚合信息,根据上下文一个单词生成表征,由实心圆表示。...之后,这一步并行重复多次,连续生成所有单词新表征。 ? 解码器操作与此类似,但是每次只按照从左到右顺序生成一个单词。它不仅注意之前生成单词,还会注意编码器生成最终表征。

    3.4K70

    自然语言处理语言模型简介

    如何生成LM LM评估 介绍 NLP语言模型是计算句子单词序列)概率序列中下一个单词概率模型。...即 句子概率: 下一个单词概率: 语言模型 v/s 字嵌入 语言模型常常与单词嵌入混淆。...比方说,我们有一个句子‘students opened their’,我们想找到它下一个单词,比如w。使用4-gram,我们可以用下面的方程来表示上面的问题,这个方程返回‘w’是下一个单词概率。...假设,我们LM给出了一个单词列表,以及它们成为下一个单词概率,现在,我们可以抽样从给定列表中选择一个单词。 可以看出,对于一个N-gram,下一个单词总是取决于句子最后N-1个单词。...上面的文字是用商业和金融新闻语料库N-grams(N=3)生成,它符合语法知识但不连贯,因为我们只考虑最后两个单词来预测下一个单词

    94020

    Excel实战技巧104:使用Excel公式创造一个随机句子

    是否想随机创作一个句子或者一段文字?Excel能够帮你实现。 有两种方法可以用来创造随机句:使用Excel365动态数组,或者老版本Excel常规函数。...方法1:使用Excel365动态数组 随机句子是由字母和标点符号组成随机字符串,为简单起见,这里将字符集限制为a到z字母和空格、句点。...RANDARRAY函数是Excel 365新引入一个动态数组函数。其中数字97在ASCII码中代表“a”而122代表“z”,多余两个数字代表空格和句点。...SUBSTITUTE(…,”|“,”. ”):使用句点加空格替换所有的|。 只需按F9键,就可以生成一个随机句。...(9,16)生成一个随机数。

    1.7K50

    【第二章】:用机器学习制作超级马里奥关卡

    我们基于句子已经看到字母以及我们对英语常用单词了解而知道这一点。同样,“middleweight”一词为我们提供了有关boxing更多线索。...我们会要求它为我们写一个完整故事! 生成一个故事‍ 我们看到了如何猜测海明威句子下一个字母。让我们尝试以海明威风格制作一个完整故事。...这是经过100次循环训练后产生结果: ? 您可以看到,它已经发现有时候单词之间有空格。 经过大约1000次迭代,优化了很多: ? 该模型已开始识别基本句子结构模式。...它在句子甚至引用对话末尾添加句点。可以识别一些单词,但是仍然有很多废话。 但是经过数千次训练迭代后,它看起来还不错: ? 至此,该算法已捕获了海明威简短直接对话基本模式。几句话甚至说得通。...但是真正令人兴奋部分是,该算法可以找出任何数据序列模式。它可以轻松生成真实食谱虚假奥巴马演讲。但是,为什么要限制自己的人类语言呢?我们可以将相同思想应用于具有模式任何类型顺序数据

    77420

    大模型到底有没有智能?一篇文章给你讲明明白白

    它接受一个 token 列表作为输入,这些 token 来自用户提供 prompt。在这个例子,我们假设每个单词都是一个独立 token。...当然,在实际使用每个 token 都有一个对应数字 ID,但为了简单起见,我们这里直接用单词文本形式。...函数返回结果是一个庞大数据结构,里面记录了词汇表每个 token 出现在输入文本之后概率。...我们使用由三个句子组成训练数据集: I like apples I like bananas you like bananas 我们可以构建一个 5x5 表格,在每个单元格记录 “该单元格所在行词...神经网络被配置为执行一系列操作,每个操作称为一个 “层”。第一层接收输入并对其进行转换。转换后输入进入下一层,再次被转换。这一过程持续进行,直到数据到达最后一层并完成最终转换,生成输出预测结果。

    12910

    文章太长不想看?ML 文本自动摘要了解一下

    抽取式摘要 如上例所示,抽取式摘要由荧光笔标黄单词组成生成摘要语法可能不准确。...第一步:将这段话转换成句子 首先,我们将这段话分割成相应句子。转换成句子最佳方法是在句点(period)出现时提取一个句子。...此外,我们还将创建一个包含文本每一单词出现频率字典表。我们将依次读取文本及相应单词,以消除所有停止词。 之后,我们将检查单词是否出现在 frequency_table 。...为了评估文本每个句子分数,我们将分析每个单词出现频率。...在这种情况下,我们将根据句子单词对该句进行评分,也就是加上句子每个重要单词出现频率。

    1.5K20

    Nature neuroscience:利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本机器翻译

    每次滤波从12个采样范围窗口映射所有电极上数据(例如,红色high-gamma信号窗口中绿色部分)到一个特征序列单个样本(突出显示在绿色方块上蓝色特征序列);然后滑动12个输入样本,生成下一个特征序列样本...最后编码hidden state初始化解码RNN,这一解码RNN根据前一个单词以及当前状态学习预测序列下一个单词。在测试阶段,使用先前预测单词。...b.解码器图形模型详细信息,按顺序逐步展开。每个解码状态都是根据其前一个状态和先前生成单词最终编码状态和初始化令牌来确定性地计算。...在输出序列每个步骤,解码器除了自己先前隐藏状态之外,还将参与者说出实际句子一个单词(在模型训练阶段)一个步骤预测单词(在测试阶段)作为输入。...为了量化各种因素贡献,我们系统地删除削弱这些音位,并从零开始重新训练网络。图2a第二个显示了对数据进行空间降采样以模拟低密度ECoG阵列性能。

    1.1K10

    自然语言生成演变史

    语言模型可以在字符级别,短语级别,句子级别甚至段落级别构建。 例如,为了预测“我需要学习如何___”之后出现下一个单词,模型为下一个可能单词分配概率,这些单词可以是“写作”,“开车”等。...马尔可夫链考虑每个独特单词之间关系来计算下一个单词概率。 它们在早期版本智能手机键盘中使用,为句子下一个单词生成建议。 ?...用于语言生成RNN 在RNN每次迭代,模型在其存储器存储遇到先前单词并计算下一单词概率。 例如,如果模型生成了文本“我们需要租用___”,那么它现在必须弄清楚句子下一个单词。...对于字典每个单词,模型根据它看到一个单词分配概率。 在我们例子,“house”“car”这个词比“river”“dinner”这样词有更高概率。...该模型通过使用注意力集中于先前在模型中看到与预测下一个单词相关单词来学习预测句子下一个单词。 使用变形金刚生成文本基础与机器翻译所遵循结构类似。

    79930

    【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。第一步可能是做一个简单.split('.'),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....Smith"这样事情会带来麻烦,还有许多其他事情。 另外,按单词拆分也是一个挑战,尤其是在考虑像我们这样串联这样事情时。

    1.1K30

    BERT总结:最先进NLP预训练技术

    举例说明: 上下文无关模型(如word2vecGloVe)为词汇表每个单词生成一个词嵌入向量。...例如,“bank”一词在“bank account”和“bank of the river”中将具有相同上下文无关表示。 上下文单向模型会根据句子其他单词生成每个单词表示。...这是因为考虑到单向模型是有效训练,通过预测每个词在句子一个词。然而,仅仅根据每个单词一个下一个单词来训练双向模型是不可能,因为这将允许被预测单词在多层模型中间接地“看到自己”。...此外,BERT对任何文本语料库都可以生成一个非常简单任务进行预训练来学习并模拟句子之间关系:给定两个句子A和B, B是实际在语料库A之后下一个句子,此外还会产生一个随机句子,例如: ?...在每个标记添加一个表示句子A句子B嵌入句。句子嵌入在概念上类似于标记嵌入,词汇表为2。 每个标记都添加了位置嵌入,以指示其在序列位置。

    2.2K20

    神经机器翻译与代码(上)

    使用统计模型这一任务可以正式表述如下: 给定目标语一个句子T,我们从句子求出译者所产生句子S。我们知道,通过选择给定T可能性最大句子S,我们出错几率会降到最低。...基于这种关联有多强,或者换句话说,每个特定输入单词与产生下一个输出单词有多相关,我们想要衡量它单词表示影响根据这种关联强度,或者换句话说,每个特定输入单词生成下一个输出单词之间关联程度,我们希望权衡其单词表示影响...句子对由不同长度句子组成,因此我们不能为每个训练示例创建相同计算图,而是必须为每个训练示例动态创建计算图。这种技术被称为展开递归神经网络,我们已经在语言模型讨论过了。...这意味着我们增加了所有状态张量维数。举个例子。我们用向量hj表示特定句子每个输入词。因为我们已经有了一个输入单词序列,这些单词被排列在一个矩阵。...一种常见停止标准是检查验证集(不属于训练数据一部分)上模型进度,并在验证集上错误没有改进时停止。训练时间过长不会导致任何进一步改善,甚至可能由于过度拟合而降低性能。

    1.1K10

    ChatGPT作弊难逃!99%命中检测,堪萨斯大学全新算法,研究登Cell子刊

    这项研究,研究人员选取了人类作者撰写64篇「科学」杂志上研究文章,涵盖从生物学到物理学各个学科。 然后,将这些数据喂给ChatGPT,并用这些数据生成一个128篇人工智能文章数据集。...每个测试集有30篇真实文章和60篇ChatGPT撰写文章(总计1210段)组成一个数据集,来测试最新算法。 实验结果显示,最新算法能够100%检测到ChatGPT写整篇文章。...在这四类特征,有两类(1和3)是ChatGPT产生内容不如人类复杂方式。最大区别特征是每段句子数量和每段总单词数量。 在这两种情况下,ChatGPT平均值都明显低于人类。...研究者还发现,人类更喜欢改变句子结构。人类改变句子长度次数超过ChatGPT。人类也更频繁地使用较长句子(35个单词更多)和较短句子(10个单词更少)。...「像ChatGPT这样系统就像是自动补全高级版本,寻找下一个最可能要写单词。这实际上就是它为什么读起来如此自然原因。AI写作是人类写作中最可能子集。」

    24510

    【阅读笔记】用于可控文本生成句法驱动迭代拓展语言模型

    节点,并重新排列树,以使旧单词节点头部现在成为第一个单词节点头部,而每个后续子单词都取决于前一个单词: ?...训练在mini-batch中进行;由于“可训练单元”是一个层次转换,在数据随机重排后,训练批次由来自许多不同句子不同层次组成。...初始状态是一批[ROOT]字符,其head position初始化为表示根节点特殊值,并且在受限attention,包括一个mask序列,其具有该批次每个句子单个节点自相关性。...在每次迭代,模型都会生成终端字符和扩展占位符概率分布。而字符序列则会根据拓展占位符序列进行拓展。并且,如果仍然有未完成分支,这些就会成为下一个迭代输入。...基于AWD-LSTM和GPT-2计算出困惑度,并在更多数据上进行训练,本文模型生成文本质量更高。

    1K11

    拿起Python,防御特朗普Twitter!

    单字输入单字输出模型 第一个训练数据一个由11个单词和三个感叹号组成句子。...准备好训练数据X, y,当我们创建一个单词输入一个单词输出模型时: X.shape =(句子N个单词 - 1,1) y.shape =(句子N个单词 - 1,1) ?...训练结果表明,该模型能较好地预测训练语句准确性。 ? 现在检查一下我们模型能否正确生成训练过句子生成一个以“I”开头13个单词句子。它成功地生成了原句。...原来句子有12个单词,所以在“yes”之后预测第13个单词可以是任何单词。在这种情况下,yes之后单词被预测为to。但是如果你用不同初始值训练,这个值就会改变。 ? ?...APIJSON响应提供了上面依赖关系解析树显示所有数据。它为句子每个标记返回一个对象(标记是一个单词标点符号)。

    5.2K30

    【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。第一步可能是做一个简单.split('.'),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....Smith"这样事情会带来麻烦,还有许多其他事情。  另外,按单词拆分也是一个挑战,尤其是在考虑像我们这样串联这样事情时。

    82740

    使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

    在多级分类每个样本被分配给一个且仅一个标签:水果可以是苹果梨,但不能同时是两者。让我们考虑一个三个类例子C = [“Sun,”Moon,Cloud“]。在多类每个样本只能属于一个C类。...预先训练陈述可以是上下文无关上下文 诸如word2vecGloVe之类无上下文模型为词汇表每个单词生成单个单词嵌入表示。...例如,“ bank ” 一词在“ bank account ”和“ bank of the river.”具有相同无上下文表示。” 相反,上下文模型生成基于句子其他单词每个单词表示。...例如: 前向,后向和蒙面语言建模 BERT还学习通过预训练来模拟句子之间关系,这可以从任何文本语料库中生成:给定两个句子A和B,B是在语料库A之后出现实际下一个句子,或者只是一个随意句子?...create_examples(),读取数据并将输入文本和相应目标标签加载到InputExample 对象

    10.5K41

    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    单字输入单字输出模型 第一个训练数据一个由11个单词和三个感叹号组成句子。...现在检查一下我们模型能否正确生成训练过句子生成一个以“I”开头13个单词句子。它成功地生成了原句。原来句子有12个单词,所以在“yes”之后预测第13个单词可以是任何单词。...除“yes”外,所有单词附加概率分布都有较大峰值,其他地方概率分布比较平缓。峰位于下一个单词。例如,单词“deep”之后概率分布峰值出现在“learning”。...然而,“yes”之后单词概率分布是相当平坦。 训练一个NLP模型基于川普Twitter 在前面的例子,我们只有一个句子来训练模型。...它为句子每个标记返回一个对象(标记是一个单词标点符号)。

    4K40

    Python 自然语言处理实用指南:第三部分

    然后,我们模型旨在根据给定的当前隐藏状态预测句子下一个单词,然后预测句子一个单词。...我们从编码器获取最终隐藏状态,并使用它们生成序列Y1一个单词。 然后,我们更新隐藏状态,并使用它和Y1生成我们下一个单词Y2,重复此过程,直到我们模型生成结束标记。...第一步是创建一个词汇表语料库,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。...我们首先创建一个indexFromSentence函数,它从词汇抓取句子每个单词索引,并在句尾附加一个 EOS 标记。...如果您从上一章教师强迫回想起,当以给定概率生成输出序列时,我们将使用真正一个输出标记而不是预测一个输出标记来生成输出序列下一个单词。 使用教师强制可以帮助我们模型更快收敛。

    1.8K10
    领券