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LeetCode2114句子中的最多单词数
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 。 解析： 题目很简单，需要计量句子中最多的单词数，只需要计量句子中空格的数量LeetBook简单题1的一些思考
题目：2114. 句子中的最多单词数 内容： 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。 实例： 输入：sentences = ["alice and bob love lBeautiful Sentences
①我们总是在意自己错过太多，却不曾注意自己拥有多少。——《未闻花名》②当环境最昏暗时，火焰燃烧的光芒才最夺目。——《哈尔的移动城堡》③正因为没有翅膀，人们才会寻找飞翔的方法。——《排球少年》④上帝会扼住你的喉咙，但不会让你窒息。——《Megalo Box》⑤青春是萤火绚丽的流Beautiful Sentences(two)
1.如果命运是世界上最烂的编剧，你就要争取做你自己人生最好的演员 ——撒贝宁2.热爱之所以有力量，就在于你坚守它就好，永远不要去想它会有什么结果 ——撒贝宁3.勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人 ——董卿4.一个纪念日的背后，往往是无数个日子的蓄势待发 ——董卿Python学习笔记之 中英文文本情感分析
代码 #英文情感分析 textblob from textblob import TextBlob import nltk text = 'I am so happy. I am so sad.' blob = TextBlob(text) print(blob) print(blob.sentences) print(blob.sentences[0].sentiment) print(blob.sentences[1].sentiment) print(blob.sentiment[LeetCode]642. Design Search Autocomplete System（JavaScript解法）
题目描述 LeetCode原题链接：642. Design Search Autocomplete System Design a search autocomplete system for a search engine. Users may input a sentence (at least one word and end with a special character '#'). You are given a string array sentences and an无监督中文抽取式摘要
Github : https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer 该git提供了一个中文无监督抽取关键句的方法，主要思想就是bert做向量表示，然后利用聚类计算距离。本文提供了中文的实现方法 pip install bert-extractive-summarizer pip install spacy==2.3.1 pip insta20210611 word2vec 的代码实现
使用第三方包进行词向量的具体实现，Word2Vec 是一种词嵌入（Word Embedding） 方法；它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（Distributed Representation，亦直接被称为词向量）。词向量表示可以在一定程度上刻画每个单词的语义。 1 简单用法1-1 读取语料有 3 种方式1 语料可自然语言处理(NLP)之命名实体识别
自然语言处理(NLP)之命名实体识别 本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实山东大学软件专业大一作业（上学期）作业四
import java.util.Scanner; public class test { /* * 编写一个程序，接受用户输入的一段英文文字， * 统计出其中的字符个数、单词个数和句子的个数。 * （设句子以“。”“！”“？”结束，单词之间利用空格分隔）。 */ public static void main(String[] args) { Scanner ipython-word2vec学习
一、数据预处理----sentence sentences是训练所需材料，可通过两种格式载入：1、文本格式：将每篇文章 分词去停用词后，用空格分割，将其存入txt文本中（每一行一篇文章） 2、list嵌套格式将每篇文章 分词去停用词后，存入list中。即[ [第一篇文章分词结果] , [第二篇文章分词结果]， …] ，这利用Python实现字幕挂载，把字幕文件与视频合并
其实超简单超简单！python好现成的库，一下子省略了好多步骤！ 本文在Windows环境下！linux只是不需要手动输入imagicmagick的位置！ 需要用到的环境 很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更keras实战教程二(文本分类BiLSTM)
什么是文本分类 给模型输入一句话，让模型判断这句话的类别（预定义）。 以文本情感分类为例 输入：的确是专业，用心做，出品方面都给好评。输出：2输出可以是[0,1,2]其中一个，0表示情感消极，1表示情感中性，2表示情感积极。 数据样式 网上应该能找到相关数据。 模型图884. Uncommon Words from Two Sentences*
884. Uncommon Words from Two Sentences* https://leetcode.com/problems/uncommon-words-from-two-sentences/ 题目描述 We are given two sentences A and B. (A sentence is a string of space separated words. Each word consists only of lowercase letters.) A wo动手学深度学习-10 文本预处理
文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 读入文本 我们用一部英文小说，即H. G. Well的Timegensim word2vec |来自渣渣硕的学习笔记
最近写论文跑模型，要用到word2vec，但是发现自己怎么也看不懂网上的帖子，还是自己笨吧，所以就有了我的第一篇博客！！！ 关于word2vec工具打算写一个系列的，当然今天这篇文章只打算写： 如何加载word2vec模型 如何利用word2vec模型求解词向量 如何保存word2vec模型 一、word2vec7 中文短文本聚类
文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算哪些点距离比较近，从而将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。 如下图，以 K、M、N 三个点分别为聚类的簇心，将Word2vec教程
Word2vec Tutorial RADIM ŘEHŮŘEK 2014-02-02 GENSIM, PROGRAMMING 157 COMMENTS I never got round to writing a tutorial on how to use word2vec in gensim. It’s simple enough and the API docs are straightforward, but I know some people prefer more verLeetCode 884 Uncommon Words from Two Sentences 解题报告
题目要求 We are given two sentences A and B. (A sentence is a string of space separated words. Each word consists only of lowercase letters.) A word is uncommon if it appears exactly once in one of the sentences, and does not appear in the other s