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    原生js之字符串截取[通俗易懂]

    slice(start, end+1), substring(start, end+1), substr(start, n). slice(start, end+1): 两个参数时,参数指截取位置,截取含头不含尾;一个参数时,默认截取到字符串结尾。参数可以为负数,负数就倒着数位置。 substring(start, end+1): 两个参数时,参数指截取位置,截取含头不含尾;一个参数时,默认及渠道字符串结尾。参数不可以为负数。 substr(start, n): 两个参数时,第一个参数指截取起始位置,第二个参数指截取字符个数;一个参数时,默认截取到字符串结尾。第一个参数可为负数,第二个不可为负数。 example: var str = “今天是星期二”; console.log(str.slice(3, 6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.slice(3, -1)); // 截取“星期”并打印 console.log(str.slice(3,-3)); // 未截取任何信息,因为正着数第三位是“星”,倒着数第三位也是“星”,截取取头不取尾,头和尾重了,所以没有截取到任何信息。 console.log(str.slice(-2, -3)); // 同理因为倒数第二位是“期”,倒数第三位是“星”,不能反着截取,所以没有截取到任何信息。 console.log(str.substring(3,6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(3, 3)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(-1, 3)); //截取“二”并打印。因为倒着数第一位是“二”,虽然此时要截取的长度是3,但是因为只有一位,所以只能截取一位。

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    基于凝聚度和自由度的非监督词库生成

    中文分词是中文文本自然语言处理的第一步,然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定,而好的语料词库往往很难获得,并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法,什么是非监督呢?输入一大段文本,通过定义好的模型和算法,即可自动生成词库,不需要更多的工作,听起来是不是还不错? 参考文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容,包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于

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