题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。
这里给出几个有效单词的例子：“a-b.”、“afad”、“ba-c”、“a!” 和 “!” 。 给你一个字符串 sentence ，请你找出并返回 sentence 中 有效单词的数目 。...示例 1： 输入：sentence = "cat and dog" 输出：3 解释：句子中的有效单词是 "cat"、"and" 和 "dog" 示例 2： 输入：sentence = "!...输出：0 解释：句子中没有有效单词 "!...stone-game10" 输出：5 解释：句子中的有效单词是 "alice"、"and"、"bob"、"are" 和 "playing" "stone-game10" 不是有效单词，因为它含有数字...输出：6 解释：句子中的有效单词是 "he"、"bought"、"pencils,"、"erasers,"、"and" 和 "pencil-sharpener."
题目 一个 句子 由一些 单词 以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。 给你一个字符串数组 sentences ，其中 sentences[i] 表示单个 句子 。...请你返回单个句子里 单词的最多数目 。...所以，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。...这个例子中，第二个句子和第三个句子（加粗斜体）有相同数目的单词数。...sentences[i] 的开头和结尾都没有空格。 sentences[i] 中所有单词由单个空格隔开。
翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
本次的练习是：如下图1所示，在单元格A1中有一段英文文本，其中可能包含标点符号或不包含标点符号，在单元格B1中输入一个公式，识别文本中包含五个元音字母的单词，统计出这些单词的个数。 ?...图1 注意，统计的单词应满足： 1. 单词中包含全部五个元音字母 2. 这五个元音字母在单词中从左至右出现的顺序是a、e、i、o、u 3....这五个元音字母在单词中只出现一次 在图1中，红色字体的单词满足条件，而黑色斜体的单词虽然包含全部的五个元音字母但由于顺序不符合要求，因此不满足条件。 先不看答案，自已动手试一试。...Arry2将生成由A1中的单词组成的数组，其运行原理在本系列前面的文章中已作详细讲解，有兴趣的朋友可查阅参考。...数组中，有些单词包含了标点符号，但并不影响最终的结果。
题目 「句子」是一个用空格分隔单词的字符串。给你一个满足下述格式的句子 text : 句子的首字母大写 text 中的每个单词都用单个空格分隔。...请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。 如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 请同样按上述格式返回新的句子。...示例 1： 输入：text = "Leetcode is cool" 输出："Is cool leetcode" 解释：句子中共有 3 个单词，长度为 8 的 "Leetcode" ， 长度为 2 的...输出需要按单词的长度升序排列，新句子中的第一个单词首字母需要大写。..."keep" 4 个字母，因为存在长度相同的其他单词， 所以它们之间需要保留在原句子中的相对顺序。 "calm" 4 个字母。 "code" 4 个字母。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
句子中的有效单词数 如果一个单词是有效单词它需要满足"[a-z]-[a-z]"这样的格式，由小写字母组成、至多在中间有一个连字符、至多有一个'.,!'在末尾、单词间用' '分开。...这样的格式可以使用正则表达式表示出来，常用的正则匹配规则如下： (str)*: 出现若干次(str); (str)+: 出现至少一次(str); (str)?...: 至多出现一次(str); ^(str): 以(str)开头; (str)$: 以(str)结尾; [str]: 出现str中的某个字符; [a - z]: a - z中的任意一个字符 import...则表明该单词无效；再来看遇到连字符的情况，如果连字符已经出现过（flag=True）或者连字符出现在开头或末尾处，又或者连字符连接的左/右端不止有小写字母，以上的所有情况均构不成有效单词。...将上述判断的结果用bool值返回，并统计为True即1的个数，就是最终结果有效单词数。
如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。难度水平：困难摘要本篇文章将探讨如何在 Swift 中解决字符串分割问题，即将给定字符串根据字典中的单词构造出所有可能的句子。...描述给定一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict（作为字典），我们需要将字符串 s 划分为多个子串，使每个子串均在 wordDict 中，并返回所有可能的句子。字典中的单词可以重复使用。...我们使用递归的方式遍历所有可能的分割点，并将中间结果缓存以避免重复计算。核心思路：遍历字符串的前缀部分，检查它是否在字典中。如果是，则递归处理剩余部分。将递归结果与当前前缀拼接成完整的句子。...O(k) 降低到 O(1)，其中 k 是字典中单词的数量。...如果前缀在字典中，则递归处理后缀。最终将前缀和后缀的结果拼接成句子。拼接结果 对于每种可能的分割，将前缀与后缀的句子组合成完整句子。返回所有可能的句子。
AI 研习社获得官方授权，汉化翻译卡耐基梅隆大学的11-747神经网络自然语言处理（2019春季），今天上线第二讲！...我们先来一睹为快—— 第二讲 简单练习 ：预测句子中的下一个单词 上手视频约 4 分钟 视频内容 翻译 | 孙稚昊 曹云 翻译 | 王和春 孙振维 黄伟聪 看完是不是不够过瘾！
实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...简介：实现一个单词搜索游戏，给定一个二维网格和一个单词列表，找到单词列表中出现在网格中的所有单词（提示：Trie树 + DFS）。...算法思路 算法思路： 本题要求我们查找单词列表中所有在二维网格中出现的单词。由于单词可以出现在网格中的任意位置，因此需要从每个单元格开始遍历整个网格。...，在程序中我们定义一个 Trie 树来储存单词列表。...首先将所有的单词插入到 Trie 树中，然后遍历整个网格，在每个位置开始 DFS 流程，向四周不断扩展字符串，如果该字符串在 Trie 树中查询到，则将其加入结果的列表中。
它模拟了语言中自然发生的不同类型的错误。nlpag的RandomCharAug()函数可以用相似的字符替换字符，随机交换相邻字符，或者在文本中删除或插入随机字符。...单词的扩充技术包括用同义词替换单词，插入或删除单词，甚至改变句子中单词的顺序。...nlpag的ReservedAug()函数替换列表中未定义的单词，该列表作为参数传递给reserved_token参数: import nlpaug.augmenter.word as naw...，并将其输入周围环境，或者用预训练语言模型(如BERT、DistilBERT、RoBERTa或XLNet)中的前n个相似单词替换它们。...可以包括源文本中没有出现的新短语和句子。 采用抽象摘要的文本增强可以带来短语结构和内容的多样性和差异性，这可能对训练NLP模型有用的。
Doc2Vec 是一种无监督算法，可从可变长度的文本片段（例如句子、段落和文档）中学习嵌入。...Word2Vec 通过使用上下文中的其他单词预测句子中的单词来学习单词向量。在这个框架中，每个词都映射到一个唯一的向量，由矩阵 W 中的一列表示。向量的串联或总和被用作预测句子中下一个词的特征。...还有一种称为 Skip-gram Word2Vec 的架构，其中通过从单个单词预测上下文来学习单词向量。...在Doc2Vec中，训练集中的每个段落都映射到一个唯一的向量，用矩阵D中的一列表示，每个词也映射到一个唯一的向量，用矩阵W中的一列表示。段落向量和词向量分别为平均或连接以预测上下文中的下一个单词。...在预测时，需要通过梯度下降获得新段落的段落向量，保持模型其余部分的参数固定。
:ls显示所有载入内存中的缓冲区列表，:bnext可以切换到下一个缓冲区 2....:bdelete命令删除缓冲区，只是简单地把该文件在内存中的映像删掉 B.用参数列表将缓冲区分组 1.:args输出记录在启动时作为参数传递给Vim的文件列表 2.:qall!...make dir来进行补救 八、用动作命令在文档中移动 A.让手指保持在本位行上 1.h左移一列,l右移一列,j下移一行,k上移一行 2.只用h和l来解决“差一错误”（off-by-one errors...d{motion}、c{motion}和y{motion} G.删除周边，修改内部 1.iw当前单词，aw当前单词及一个空格，iW当前字串，aW当前字串及一个空格，is当前句子，as当前句子及一个空格，...:set path设置目录 十、复制与粘贴 A.深入理解Vim寄存器 1.可以使用”{register}来指定寄存器名 2.黑洞寄存大贵，用下划线”_ B.用寄存器中的内容替换高亮选区的文本 1.在可视模式下使用
提到自然语言的生成时，人们通常认为要会使用高级数学来思考先进的AI系统，然而，并不一定要这样。在这篇文章中，我将使用马尔可夫链和一个小的语录数据集来产生新的语录。...然而，在“eat”这个词之后出现“oranges”或“apples”的概率是相等的。转换图如下： ? 这两个训练句子只能够产生两个新的句子。接下来，我用下面的四个句子训练了另一个模型。...训练 训练代码构建了我们稍后用于生成句子的模型。我用字典（给定句子的所有单词）作为模型; 以单词作为关键帧，并将选取下个单词的概率列表作为相应的值。...它首先选择一个随机的启动词，并将其附加到一个列表。然后在字典中搜索它下一个可能的单词列表，随机选取其中一个单词，将新选择的单词附加到列表中。...它继续在可能性的列表中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，并输出生成的单词序列或者说鸡汤。
给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...代码用golang编写。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
在下图中，任务就是给定上下文，预测上下文的其他单词。 ? 其中，每个单词都被映射到向量空间中，将上下文的词向量级联或者求和作为特征，预测句子中的下一个单词。一般地：给定如下训练单词序列 ?...例如对于一个句子s: i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据其他单词和句子ss来生成feature进行预测...因此doc2vec的框架如下所示： ? 每个段落/句子都被映射到向量空间中，可以用矩阵DD的一列来表示。每个单词同样被映射到向量空间，可以用矩阵WW的一列来表示。...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。...具体地，在矩阵D中添加更多的列，在固定WW,UU,bb的情况下，利用上述方法进行训练，使用梯度下降的方法得到新的D,从而得到新段落的向量表达。 2.
与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...这样的词被称为“停止词”；在英语中，它们包括诸如“a”，“and”，“is”和“the”之类的单词。方便的是，Python 包中内置了停止词列表。...")] print words 这会查看words列表中的每个单词，并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。...): # 为每个评论调用我们的函数， # 并将结果添加到清理后评论列表中 clean_train_reviews.append( review_to_words( train[..., cat, sat, on, hat, dog, ate, and } 为了得到我们的词袋，我们计算每个单词出现在每个句子中的次数。
FlashText的创造者当年也面临了同样的问题，在经过了一番搜寻而无所获后，他决定自己来编写一个新算法。...这份列表将用于在内部建立一个单词查找树的字典（Trie dictionary）。然后你将一个字符串传递给它，并告诉它是要执行替换还是搜索。 对于替换，它将用替换关键字创建一个新字符串。...如果我们从语料库中拿出每个单词，并且检查它是否出现在句子中，这需要我们遍历字符串四次。 如果语料库里有n个词，它将需要n个循环。并且每个搜索步骤（is in sentence?）...将花费自己的时间，这就是正则匹配（Regex match）的机制。 还有与第一种方法相反的另一种方法L对于句子中的每个单词，检查它是否存在于语料库中。 如果这个句子有m个词，它就有m个循环。...在这种情况下，所花费的时间只取决于句子中的单词数。这个步骤（ is in corpus? ）可以使用字典查找快速创建。
因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...当然，这些都是非常主观的列表，所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21行，我们逐个检查了Twitter中的每个单词。...这段代码的另一个改进是它的结构更好：我们尝试将代码的不同逻辑部分分离到不同的函数中。函数是用def关键字定义的，后跟着一个函数名，后面跟着圆括号中的零个或多个参数。...只需创建一个新的JSON文件，将密钥和秘密存储在字典中，并将其保存为.cred.json： ? 许多推文包含非字母字符。例如，一条推文可能包含&、>或的字符被Twitter转义。...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 =（句子中的N个单词 - 1,1） y.shape =（句子中的N个单词 - 1,1） ?
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