1、通过循环字符串对每一个字符进行验证，这个方式简单就不做介绍了 2、通过ASCII码匹对符合的次数来判断是否匹配（不用循环） 第二种方式是不通过循环来进行正则的验证到达检测效果，这也是博主没找到合适的方法原因...new RegExp("[\x20-\x7E]{"+str.length+"}") 通过数字，英文以及英文符号ASCII码的范围对字符串验证，并且加上其出现的次数，如果没有出现字符串的长度次数的匹配就证明含有范围之外的字符
一萨迪 概述： 在计算机科学领域中，关键词匹配指的是在一个文本或数据集中查找特定的单词或短语。关键词匹配可以应用于多个场景中，例如搜索引擎、垃圾邮件过滤、内容审查等。...理念： 在关键词匹配中，我们需要将关键词和待匹配的文本进行比较。最简单的方式是使用字符串匹配算法，例如暴力匹配算法和KMP算法。但是这些算法在处理大量文本时效率较低，因此我们需要使用更高效的算法。...，只要关键词匹配的够多够好，就可以替代人工的回复。...流程： 关键词匹配的流程如下： 定义要匹配的文本和关键词。 创建正则表达式模式对象。 使用Matcher类的matches()方法查找关键词。...如果找到了关键词，执行相应的操作；否则执行其他操作。 总之，关键词匹配是一种非常有用的技术，可以用于多个场景中。在Java中，我们可以使用正则表达式来实现关键词匹配，这是一种高效而且强大的技术。
RAKE简介 RAKE英文全称为Rapid Automatic keyword extraction，中文称为快速自动关键字提取，是一种非常高效的关键字提取算法，可对单个文档进行操作，以实现对动态集合的应用...算法思想 RAKE算法用来做关键词(keyword)的提取，实际上提取的是关键的短语(phrase)，并且倾向于较长的短语，在英文中，关键词通常包括多个单词，但很少包含标点符号和停用词，例如and，the...RAKE算法首先使用标点符号（如半角的句号、问号、感叹号、逗号等）将一篇文档分成若干分句，然后对于每一个分句，使用停用词作为分隔符将分句分为若干短语，这些短语作为最终提取出的关键词的候选词。...comfort.currently stationed', 53.33), ... ] 代码来自：https://github.com/eeeeeeeelias/nlp-rake 参考资料 短文本关键词提取算法...RAKE & TextRank及改进 中文短文本自动关键词提取的改进RAKE算法 eeeeeeeelias/nlp-rake
前言 自从 2017 年 C# 7.0 版本开始引入声明模式和常数模式匹配开始，到 2022 年的 C# 11 为止，最后一个板块列表模式和切片模式匹配也已经补齐，当初计划的模式匹配内容已经基本全部完成...C# 在模式匹配方面下一步计划则是支持活动模式（active pattern），这一部分将在本文最后进行介绍，而在介绍未来的模式匹配计划之前，本文主题是对截止 C# 11 模式匹配的~~（不）~~完全指南...模式匹配 要使用模式匹配，首先要了解什么是模式。在使用正则表达式匹配字符串时，正则表达式自己就是一个模式，而对字符串使用这段正则表达式进行匹配的过程就是模式匹配。...而在代码中也是同样的，我们对对象采用某种模式进行匹配的过程就是模式匹配。...实例：表达式计算器 为了更直观地介绍模式匹配，我们接下来利用模式匹配来编写一个表达式计算器。
二、跨标签匹配关键词 跨标签解析关键词，其实就是对于匹配到的关键词，提取出各标签中对应的子片段，然后用font之类的标签包裹，再将高亮样式用于font标签即可。...因为关键词匹配的内容会跨标签，所以需要将各文本节点有序取出，并将节点内容拼接起来进行匹配。拼接时记下节点文本在拼接串中的起止位置，以便关键词匹配到拼接串的某位置时截取文本片段并使用font标签包裹。...关键词使用font标签替换 根据关键词匹配结果索引，以及每个文本节点的起止索引，可以计算出每个关键词匹配了哪几个文本节点，其中对于开始和结束的文本节点，可能只是部分匹配到，而中间的文本节点的所有内容都是匹配到的...，那此时，对于第一个文本节点匹配了后半部分，第二个文本节点完全匹配，第三个文本节点匹配了第一个字符。...对于整个HTML字符串，同一个关键词可能同时有多处匹配结果，因此要对所有匹配结果进行上述处理。
正则表达式匹配英文 20 个字符，包括大写，小写。根据搜索结果，看到 honeymoose 分享过一个正则表达式的要求是:匹配 20 个英文字符(大写、小写都包括)。...那么这个正则表达式可以写成:^[a-zA-Z]{20}$解释一下:^ 表示匹配字符串的开始[a-zA-Z] 表示匹配任意大写或小写英文字母{20} 表示匹配20个字符$ 表示匹配字符串的结束这个正则表达式能匹配到一个...20 个英文字符的字符串。
- 问题 - 最近，在项目上碰到一个用多个关键词去匹配从而识别出内容的归属问题，比如公司的产品，虽然有标准的型号，但是，可能在实际应用中（尤其是一些手工报表），会有简称、简写、中文名称等多种情况...，这时，就可以考虑通过多个关键词来识别出该产品的标准型号。...： 这样，我们就得到了关键词的对照表： 当然，因为这里还有英文，所以为了避免大小写的问题，如前面文章《n个关键词，还大小写不一，咋统计？》...经过对关键词对照表的处理，我们就可以在需要进行关键词匹配的地方引用该表（为了提升效率，先对表进行缓存，相关知识可参考文章《PQ-M及函数：加Buffer缓存提升查询效率》），并通过合适的办法来获取对应的信息了...- 关于关键词 - 关于关键词的问题，前面举了大量的例子，这些例子都来自于实际工作，表面上看起来五花八门，但实际都可以转化为内容的包含判断、表或列表的操作，而且，往往一题多解，如我前面文章中有个例子
Step-1：以仅创建链接的方式获取关键词表数据（最后不需要上载该部分数据到工作表中） Step-2：在关键词查询里添加自定义列（用于与待分类表做连接合并） Step-3：获取待分类表中的数据....关键词”中的内容。...Step-9：添加索引列，避免后续删重复行时可能出现的错位 Step-10：基于物料名称列删除重复项，即对每个物料仅保留第一行，如果该物料包含关键词，则保留了关键词行，如果没有包含关键词，也将保留一行...Step-11：添加自定义列，根据是否包含关键词的情况读取关键词信息或标识为“其他”类别 公式：if [包含关键词] then [NewColumn.分类] else "其他" Step-12...因为现在没有学自定义的函数部分，而且又要处理不包含关键词的情况，所以操作步骤比较多，不过这个方法的适用性其实是很强的，比如当出现一项内容中包含多个关键词的情况时，通过这种方法灵活处理也能实现。
原理图： 1.在starsList中有两组人，共三人 2.在dolList中有一组人，共两人 3.经过marched操作，最后匹配到一组人到result中。即第一组人。 原理很简单。 ?...; 32 } 33 return tempList; 34 } 在这个方法中，这里使用了两个List（即：comList, comList1）来记录是否完全匹配。
全文关键词检索高亮，这个在业务中常有的功能，比如浏览器默认就有个功能，关键词搜索就会匹配你检索的文字，并且会给你高亮，这是怎么实现的呢？...高阶用法 了解需求 比如，现在一个常用的下拉框，我需要搜索关键词模糊匹配，我们看下代码 <el-select v-model="...，但是只是过滤了，但是我想<em>关键词</em>高亮 你会发现el-select显示的label并没有提供插槽或者其他方式去自定义显示label，源码里是直接显示的 <!...$mount('#app'); 我们发现在高亮关键字有用到这个hightText方法,主要支持<em>关键词</em>全<em>匹配</em>与部分<em>匹配</em>，默认全<em>匹配</em> const hightText = (sourceStr, curentVal...replace字符串<em>匹配</em>的方式，那么一旦<em>匹配</em>到就结束，所以借助了数组的方式做了一点取巧实现了全检索高亮 看下最终的结果: replace replace高亮<em>关键词</em>基本就已经完成这个需求功能，我们重新看下官方
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个英文文本中统计关键词的问题，这里拿出来给大家分享下。.../文本.xlsx') # print(df.head()) # df['专业关键词'] for text in df['工作要求']: # print(text) if text is...，也可以就着关键词去统计，没有的话，就自己在关键词范围内，任意取多少个关键词都可以，相关的代码如下所示： from collections import Counter import pandas as...k, v) 这个代码对于英文文本还是适用的，不过有个小问题，如下。...这篇文章主要盘点了一个英文文本中统计关键词方法处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
SQL Server使用英文字符串的匹配的时候默认是忽略大小写的，这样用起来是比较方便的，如果想不忽略大小写也可以修改配置，但是Oracle好像不能忽略大小写，在进行字符串匹配的时候就比较麻烦了。...最常见的办法就是把查询的参数和字段中的内容都转化成大写或者都转化成小写，这样就可匹配了。
引言：标准英文句式不会写？逐个百度google太麻烦？快用Antconc啊，导入语料仅需几步操作即可帮你分析词频，找到常用搭配！ 一、正则常用特殊字符 字符 描述 ^ 匹配输入字符串的开始位置。...$ 匹配输入字符串的结束位置。 * 匹配前一个子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 z以及 zoo。* 等价于{0,}。 + 匹配前面的子表达式一次或多次。...三、英文常用词性对照表整理 词性标记 英文全称 中文解释 示例 AD Adverbs 副词 包括情态副词、频率副词、程度副词、连接副词等 CC Coordinating conjunction 并列连词...四、使用案例 首先，我们使用已词性标记的英文语料，标记形式如下图。...附录-完整词性表 英文简写 英文全称 中文解释 CC Coordinating Conjunctions 并列连词 CD Cardinal Numbers 基数词 DT Determiners 限定词(
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项...var maxScore int var result MatchData for _, d := range m.data { // 将数据切片中的中文逗号替换为英文逗号...具体来说，匹配器首先将预设数据集中的每一条数据进行处理，将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将该数据切割成若干个单词，存储为一个字符串切片。...对于输入文本，也会将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将其切割成若干个单词。...最后，匹配器返回匹配分值最高的数据项，如果分值为 0 则表示未匹配成功。
/[a-zA-Z]/ 表示包含 英文。 ? /[\u4e00-\u9fa5]/ 表示包含 中文。
]string) { int64Ids := make([]int64, 0) stringIds := make([]string, 0) // 把可能的分隔符,统一替换成英文
三种常用的交换器类型，a、direct(发布与订阅 完全匹配)。b、fanout(广播)。c、topic(主题，规则匹配)。 2、direct（发布与订阅 完全匹配）的使用。 ?
开发过程中，经常会遇到需要对输入内容进行筛选，这个时候就需要用正则表达式来匹配了，下面是我收集的一些常用正则表达式，希望可以帮助到大家~ 1、匹配中文:[\u4e00-\u9fa5] 2、英文字母:[...a-zA-Z] 3、数字:[0-9] 4、匹配中文，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$ 同时判断输入长度： [\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0...0+|0$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） 评注：处理大量数据时有用，具体应用时注意修正 25、匹配特定字符串： ^[A-Za-z]+$ //匹配由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Z...]+$ //匹配由26个英文字母的大写组成的字符串 ^[a-z]+$ //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串 ^[A-Za-z0-9]+$ //匹配由数字和26个英文字母组成的字符串 ^...26个大写英文字母组成的字符串：“^[A-Z]+$” 只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：“^[a-z]+$” 只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za-z0-9]+$”
太慢了，完全达不到使用要求，这时，我已经开始考虑改换方法了。 当产品又改换了关键词策略，替换了一些关键词，要求重新运行一遍，并表示还会继续优化关键词时，我完全否定了现有方案。...绝对不能用关键词去匹配信息，这样一条一条用全部关键词去匹配，效率实在是不可忍受。 进化，需求和实现的进化 觉醒 - 拆词 设计 我终于开始意识到要拿信息去关键词里对比。.../ todo 限制一下不要超过数组最大长度 } } return $keywords; } 结果 我们知道一个 utf-8 的中文字符要占用三个字节，为了拆分出包含中英文的每一个字符...在最后一个字符后添加一个特殊字符 `，此字符作为一个关键词的结尾（图中的粉红三角），以此字符来标识查到了一个关键词（不然，我们不知道匹配到科、学两个字符时算不算匹配成功）。...在结尾添加`节点，并继续下一个关键词的插入。 匹配 然后我们以 这位科学家很了不起！为例来发起匹配。
本文介绍的是新算法：用完全可训练的深度学习方式处理图匹配问题，论文《Learning Combinatorial Solver for Graph Matching》被 CVPR 2020接收为Oral...亮风台及其合作伙伴提出了一个完全可训练的图匹配框架，在该框架中，仿射学习和组合优化求解并不像以往的许多技术那样被明确地分开。...这种预先定义的参数关联模型会限制捕捉真实匹配任务结构的灵活性，不合适的关联模型可能会使匹配求解器偏离真实匹配解。...与以往的方法相比，我们的方法不仅关注于亲和函数的学习，而且关注于组合求解器的学习，它们被有效地组合成一个完全可训练的图网络。...为了解决节点分类问题，我们提出了一种完全可训练的网络，该网络嵌入图网络块模块，通过对每个节点的邻域进行卷积，形成其结构化表示。此外，还提出了一种新的损失函数来编码一对一的匹配约束，以指导网络的训练。
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