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翻转句子中单词的顺序

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。...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。  ...else { pEnd ++; } } return pData; }  在英语句子中...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。

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MixCSE:困难样本在句子表示中的使用

,同时,随机采样负样本对于句子表示是无效的。...因此,才会有一系列的论文旨在解决各向异性,比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用? ​...Kim, Yoo, and Lee利用bert的隐含层表示和最后的句嵌入构建正样本对。SimCSE 使用不同的dropout mask将相同的句子传递给预训练模型两次,以构建正样本对。...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略,而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中,困难样本对于对比学习是至关重要的,而在无监督对比学习中还没有被探索。...该方法在训练过程中不断地注入人工困难负特征,从而在整个训练过程中保持强梯度信号。 ​ 对于锚特征 ,通过混合正特征 和随机负特征 构建负特征: 是一个超参数,用于控制混合的程度。

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    检查句子中的数字是否递增

    题目 句子是由若干 token 组成的一个列表,token 间用 单个 空格分隔,句子没有前导或尾随空格。...给你一个表示句子的字符串 s ,你需要检查 s 中的 全部 数字是否从左到右严格递增(即,除了最后一个数字,s 中的 每个 数字都严格小于它 右侧 的数字)。...示例 1: 输入:s = "1 box has 3 blue 4 red 6 green and 12 yellow marbles" 输出:true 解释:句子中的数字是:1, 3, 4, 6, 12...这些数字是按从左到右严格递增的 1 < 3 < 4 < 6 < 12 。 示例 2: 输入:s = "hello world 5 x 5" 输出:false 解释:句子中的数字是:5, 5 。...提示: 3 <= s.length <= 200 s 由小写英文字母、空格和数字 0 到 9 组成(包含 0 和 9) s 中数字 token 的数目在 2 和 100 之间(包含 2 和 100) s

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    在 Swift 中实现字符串分割问题:以字典中的单词构造句子

    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。...本问题属于经典的递归与动态规划问题,涉及搜索和记忆化优化。我们将通过详细的代码示例和分析,为您展现解决该问题的完整流程。...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。...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。

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    Excel公式练习42: 统计句子中满足条件的单词个数

    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。...下面,我们需要对上面生成的数组中的每个元素执行两项测试:第一项测试是确定每个元素是否按顺序包含“a”、“e”、“i”、“o”、“u”这五个元素,第二项测试确定这五个元音字母在元素中仅出现一次。

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    nlp自然语言处理中句子相似度计算

    在做自然语言处理的过程中,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话的意图,方便做出正确的回答,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...' s2 = '你在干什么呢' print(jaccard_similarity(s1, s2)) Word2Vec,顾名思义,其实就是将每一个词转换为向量的过程。...流程: 01、对句子进行拆词 02、去除无用的分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词:Python提供了很对可用库,自行选择 去除无用的分词:删除没用的语气词等,为的是减少对计算句子平均词向量的影响...计算句子平均词向量用的是AVG-W2V,计算句子平均词向量,所以02步尤为重要 余弦相似度: 余弦相似度 np.linalg.norm(求范数)(向量的第二范数为传统意义上的向量长度 dist1=float

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    程序员面试50题(3)—翻转句子中单词的顺序

    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。

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    自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...,最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果,运行结果如下: ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子,但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来,但他们的意义确实是相差不大的...' s2 = '你在干什么呢' print(jaccard_similarity(s1, s2)) 这里我们使用了 Sklearn 库中的 CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵,然后利用...2 的二维数组,比如第一句话“你在干嘛呢”中不包含“么”字,那么第一个“么”字对应的结果就是0,即数量为 0,依次类推。

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    重新排列句子中的单词(桶排序)

    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。

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    自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...,最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果,运行结果如下: ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子,但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来,但他们的意义确实是相差不大的...' s2 = '你在干什么呢' print(jaccard_similarity(s1, s2)) 这里我们使用了 Sklearn 库中的 CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵,然后利用...2 的二维数组,比如第一句话“你在干嘛呢”中不包含“么”字,那么第一个“么”字对应的结果就是0,即数量为 0,依次类推。

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    菜鸟的每日力扣系列——2047. 句子中的有效单词数

    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。...: 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...True;遍历sentence字符串,如果包含数字或者在非末尾处出现'.,!'...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。

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    自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

    在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...,最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果,运行结果如下: ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子,但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来,但他们的意义确实是相差不大的...' s2 = '你在干什么呢' print(jaccard_similarity(s1, s2)) 这里我们使用了 Sklearn 库中的 CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵,然后利用...2 的二维数组,比如第一句话“你在干嘛呢”中不包含“么”字,那么第一个“么”字对应的结果就是0,即数量为 0,依次类推。

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    Facebook的人工智能可以在保留意义的同时简化句子

    研究人员在一份详细介绍他们工作的文章中写道:“文本简化不仅对失语症、诵读困难和自闭症等认知障碍患者有益,对第二语言学习者和读写能力较低的人也有益。...实验中,研究小组在维基大数据集上训练了一个转换器模型,该数据集包含了来自英文维基百科和简单英文维基百科的296402个自动对齐的复杂-简单句对样本。...他们用取自土耳其语料库的验证和测试集对其进行了评估,其中每个复杂的句子都有八个由亚马逊土耳其机械工人创造的“意译句子”(不拆分、结构过于简化或内容减少)。...SARI是一个流行的基准,它将预测的简化与源和目标引用进行了比较,在不考虑语法和意义保留的可读性衡量标准中,它以7.22分名列第三。...研究人员在文本报告里写道: “我们通过分析确认发现,每个参数对生成的简化都有预期的效果。在诸如长度、释义、词汇复杂性或句法复杂性等参数上对模型进行显式调整,可以显著提高它们在句子简化方面的性能。

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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...你可能会来回翻好几遍才会找到,这时候再让你去找济南的销售情况,你恐怕会抓狂。 那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ?...如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ? 发布到云端,同样也可以进行搜索: ?

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