首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何找到一个不在另一个特定单词之前的单词?

在回答这个问题之前,我需要明确一点,您希望我回答的是一个不在另一个特定单词之前的单词,对吗?因为这个问题有一个预设的条件,即存在一个特定的单词,您需要找到不在它之前的单词。如果我的理解有误,请您指出,我会尽快修正。

在确认了您的需求之后,我为您提供以下答案:

要找到一个不在另一个特定单词之前的单词,您可以尝试使用英语语言中的词汇检索方法。具体来说,您可以从您正在阅读的单词开始,向左和向右扩展,直到找到第一个在您正在阅读的单词之前的单词。在这个过程中,您可以尝试使用一些英语词汇书籍或在线词典来帮助您找到不在另一个特定单词之前的单词。

例如,如果您正在阅读的单词是 "the",那么您可以向左扩展,找到第一个在 "the" 之前的单词,即 "in"。同样,如果您正在阅读的单词是 "in",那么您可以向右扩展,找到第一个在 "in" 之后的单词,即 "the"。这样,您就可以找到一个不在另一个特定单词之前的单词,即 "in"。

希望这个答案能够帮助您找到您需要的东西。如果您还有其他问题或需要进一步的解释,请随时告诉我。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【面试现场】如何在500w个单词中统计特定前缀单词有多少个?

简单自我介绍后,面试官给了小史一个问题。 ? 【面试现场】 ? 题目:我有500w个单词,你帮忙设计一个数据结构来进行存储,存好之后,我有两个需求。...1、来了一个单词,需要判断是否在这500w个单词中 2、来了一个单词前缀,给出500w个单词中有多少个单词是该前缀 小史这次没有不假思索就给出回答,他学会了深沉。 ? ?...小史回忆起吕老师之前教他bitmap算法。 ? 小史心想:bitmap可以判断一个数是否在40亿个int32数中,其核心是每一个数映射成一个位,同时申请bit位数覆盖了整个int32值域。...小史:好,我用bitmap来做第一问。我把每一个字符串映射成一个位。比如,a是第1位,b是第2位,z是第26位,aa是第27位,ab是第28位,以此类推。...小史:节点中增加一个变量用于计数,在添加节点时候,就把相应计数+1 ? ? ?

85010
  • 自然语言处理指南(第3部分)

    在阅读之前,请一定要查看第 1 部分和第 2 部分! 理解文档 本部分包含更多用来理解文档高级库。我们采用这种稍显随意说法,来讨论计算机如何提取或处理文档内容,而不是简单地操纵单词和字母。...例如,一个权重为 0.1 句子,其最高单词概率为 0.5 句子分值为 0.1 * 0.5 = 0.05,而另一个权重为 0.2,单词概率为 0.4 句子分值为0.2 * 0.4 = 0.08。...用于衡量相似度单词可以进行词干化;非索引词通常不在计算之列;也可以进一步地排除动词,不过如果你还没法确定词性,那这会很复杂。...不过其理念很简单:含义相似的词语在文本中相似部分出现。所以你首先先建立一个标准 TF-IDF 矩阵,这个矩阵只需包含在各个特定文档中和所有文档中每个单词词频。...这些词不在一个句子中出现,但都出现在同一份文档中。

    2.2K60

    机器翻译都 60 年了,谷歌为什么还译不对「卡顿」 (下)

    现在,假设源文本是特定特征集合,这意味着你需要对它进行编码,然后让另一个神经网络用只有解码器知道语言,将它解码回文本。它不知道这些特征来源,但可以用西班牙语来表达。...这将是一个十分有趣过程,一个神经网络只能将句子编码到特定特征集合,而另一个只能将它们解码回文本。两个人都不知道对方是谁,他们每个人都只知道自己语言,彼此陌生却能协调一致。 ?...不过,这里面也存在一个问题,那就是如何找到并界定这些特征。当我们讨论狗时候,它特征很明显,但对于文本呢?要知道,30 年前,科学家们就已经尝试创建通用语言代码,但最终以失败告终。...递归神经网络 (RNN) 将提供一个最佳选择,因为它们记住了之前所有的结果——在我们例子中是之前单词。...他们不仅把句子分开,而且还把单词分开,这也是他们如何处理一个罕见单词做法。当单词不在字典里时,NMT 是没有参考

    78410

    机器翻译都发展60年了,谷歌为什么还把「卡顿」翻译成 Fast (下)

    现在,假设源文本是特定特征集合,这意味着你需要对它进行编码,然后让另一个神经网络用只有解码器知道语言,将它解码回文本。它不知道这些特征来源,但可以用西班牙语来表达。...这将是一个十分有趣过程,一个神经网络只能将句子编码到特定特征集合,而另一个只能将它们解码回文本。两个人都不知道对方是谁,他们每个人都只知道自己语言,彼此陌生却能协调一致。 ?...不过,这里面也存在一个问题,那就是如何找到并界定这些特征。当我们讨论狗时候,它特征很明显,但对于文本呢?要知道,30 年前,科学家们就已经尝试创建通用语言代码,但最终以失败告终。...递归神经网络 (RNN) 将提供一个最佳选择,因为它们记住了之前所有的结果——在我们例子中是之前单词。...他们不仅把句子分开,而且还把单词分开,这也是他们如何处理一个罕见单词做法。当单词不在字典里时,NMT 是没有参考

    80020

    如何解决90%NLP问题:逐步指导

    如何解决90%NLP问题:逐步指导 使用机器学习来理解和利用文本。 文本数据无处不在 无论您是成熟公司还是致力于推出新服务,您始终可以利用文本数据来验证,改进和扩展产品功能。...根据意图对文本进行分类(例如请求基本帮助,紧急问题) 虽然许多NLP论文和教程存在于网上,但我们发现很难找到有关如何从头开始有效解决这些问题指南和技巧。...左边句子,右边表示。向量中每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例中词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...我们可以看到上面两种颜色之间有更明确区别。这应该使我们分类器更容易 分离两个组。让我们看看这是否会带来更好性能。在我们新嵌入体上训练另一个Logistic回归,我们得到76.2%准确度。...黑盒解释器允许用户通过扰乱输入(在我们情况下从句子中删除单词)并查看预测如何变化来解释任何分类器在一个特定示例上决定。 让我们看一下我们数据集中句子几个解释。 ?

    58520

    如何解决90%NLP问题:逐步指导

    如何解决90%NLP问题:逐步指导 使用机器学习来理解和利用文本。 ? 文本数据无处不在 无论您是成熟公司还是致力于推出新服务,您始终可以利用文本数据来验证,改进和扩展产品功能。...根据意图对文本进行分类(例如请求基本帮助,紧急问题) 虽然许多NLP论文和教程存在于网上,但我们发现很难找到有关如何从头开始有效解决这些问题指南和技巧。...左边句子,右边表示。向量中每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例中词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...我们可以看到上面两种颜色之间有更明确区别。这应该使我们分类器更容易 分离两个组。让我们看看这是否会带来更好性能。在我们新嵌入体上训练另一个Logistic回归,我们得到76.2%准确度。...黑盒解释器允许用户通过扰乱输入(在我们情况下从句子中删除单词)并查看预测如何变化来解释任何分类器在一个特定示例上决定。 让我们看一下我们数据集中句子几个解释。 ?

    69230

    手把手教你从零起步构建自己图像搜索模型

    这些模型在大型数据集上也能比较准确,但是却受限于另一个可扩展问题。我们经常需要从一大堆图片集中找到相似的图片,因此我们需要对我们数据集中所有可能图片配对集运行一次相似性模型。...太棒了,我们大多得到更多猫图像,这看起来很合理!我们预训练网络已经过各种图像训练,包括猫,因此它能够准确地找到相似的图像,即使它之前从未接受过这个特定数据集训练。...我们基于 GloVe 模型加载了一组预先训练矢量,这些矢量是通过爬取维基百科所有内容并学习该数据集中单词之间语义关系而获得。 就像之前一样,我们将创建一个索引,这次包含所有 GloVe 向量。...图像嵌入层大小为 4096,而单词嵌入大小为 300——我们如何使用一个来搜索另一个?...让我们来搜索更困难关键字 “ocean”,这不在我们数据集中。 ?

    66230

    5招帮你搞定考前背题,“最强大脑”是如何养成

    03 记忆也需要组织 如果单词以随机顺序而不是按字母顺序排列,那么一本字典会有多少用呢?在字典中,你可以找到一个特定单词原因之一,是单词按字母顺序排列。...同样地,你可以在一个图书馆里找到一本书,或者在一个文件柜里找到一个特殊文件,是因为这些信息是有组织。...同样,你可以把一个特定事实与你记忆中更多信息相联系,这样你就有更多途径找到它。事实上,有证据表明,即使我们没有故意做出这样多重联想,信息也会通过印象中网状联想再次出现在记忆中。 ?...05 集中注意力 奥利弗·温德尔·福尔摩斯曾提出了一个重要记忆原则:人必须在忘记一件事之前先关注它。...你一次只能看一个频道,所以与此同时你将错过另一个频道内容。但你可以坐下来,通过来回切换频道,同时“看”两个频道内容。这种观看方式对简单节目没有问题,但如果我们试着去看复杂节目,我们就迷失了。

    1.1K20

    自注意力机制(Self-Attention)基本知识

    Transformers是机器学习(ML)中一个令人兴奋(相对)新部分,但是在理解它们之前,有很多概念需要分解。...在最基本层面上,Self-Attention是一个过程,其中一个向量序列x被编码成另一个向量序列z(图2.2)。每一个原始向量只是一个代表一个单词数字块。...它对应z向量既表示原始单词,也表示它与周围其他单词关系。 ? 图2.2:把一系列输入向量变成另一个长向量序列 向量表示空间中某种事物,如海洋中水粒子流或地球周围任何点重力效应。...图2.4 向量点积 如果你想要一个更直观观点,Bloem文章(地址参看引用段)讨论了自我关注如何类似于推荐系统决定电影或用户相似性。...如果我们想在两个“不相似”单词之间找到联系,比如“the cat sit on the matt”宾语和主语,该怎么办? 在后面的文章中,我们将讨论这些问题。

    3.8K10

    解密:OpenAI和DeepMind都用Transformer是如何工作

    此外,还有很多这样例子,某句中某个单词指的是前面句子中单词。 注意力机制 为了解决这些问题,研究人员创造了一种将注意力分配到特定单词技术。...我们没有像在使用注意力之前那样仅仅向解码器传递一个隐藏状态,而是将句子中每个单词生成隐藏状态都传递给解码阶段。每一个隐藏状态都会在解码阶段被利用,从而找到神经网络应该施加注意力地方。...卷积神经网络能够并行工作原因是,输入每个单词都可以被同时处理,而且并不一定需要依赖于之前有待翻译单词。...它会帮编码器在对特定单词进行编码时关注输入句子中其它单词。解码器也有这两层,但解码器中自注意力层和前馈神经网络层之间还有一个注意力层,该层会帮助解码器关注输入句子中相关部分。 ?...自注意力 首先,让我们来看看如何使用向量计算自注意力,然后进一步看看这是如何使用矩阵来实现。 ? 找出一个句子中各单词之间关系,为其赋予正确注意力。

    99540

    【无监督学习】我们如何教人类婴儿学习,也如何教AI

    传统实体企业,以及任何规模庞大公司,通常在机器学习方面拥有独特优势,因为它们拥有大量特定类型数据(这些数据可能有价值,可能没什么价值,不过大多是有价值)。 ?...另一个挑战是确保所使用训练集规模大,而且要多样化。为什么呢?我们可以通过一个简单思考实验来探索训练数据想法。...想象一下,假如我们有一个小孩,我们给他取名 Ned,任务是让他识别单词卡片上西班牙语单词。Ned需要做只是回答“是的,这是西班牙语”或“不,这不是西班牙语”。...因为在之前学习中,字母“a”只出现在非西班牙语卡片,因此Ned认为azul不是一个西班牙语单词。第二张卡片是葡萄牙语“母亲”一词:mãe,Ned立刻喊道:“西班牙语!”又错了。...这些太细特征可能对于描述训练时苹果图像表现很好,但在测试时面对新、从没见过苹果,这些特征就可能是无关紧要,甚至是不正确另一个问题是,保持数据多样性是一个重要原则。

    78680

    AI 行业实践精选:深度学习股市掘金

    为什么 NLP 与股票预测息息相关 在许多 NLP 问题中,我们最终会得到一个序列并将它编码成一个单个固定大小形式,然后将该形式编码到另一个序列中。...请注意它是如何知道这些你以前从未听过单词,也请注意它是如何捕捉到这些单词与 Frog 相似性。...我希望找到是将市场价格(向量)新嵌入到相对较小空间中以捕捉当下任务中所有关键信息、同时又不在其他事宜上浪费时间方法。...在打印语句中缩进时,它知道处于打印语句中,也能记住它处于某个函数中(至少是另一个缩进后范围中)。这要疯了。...关键点是,RNN 有某种形式内部存储器,因此它能存储之前看到内容。它会运用之前存储内容判定如何准确地处理下一个输入。

    71240

    一文助你解决90%自然语言处理问题(附代码)

    意见,提到特定属性,如衣服尺寸/合身度等) 根据意图对文本进行分类(例如寻求一般帮助,紧急问题) 尽管网上有很多 NLP 论文和教程,但我们很难找到从头开始高效学习这些问题指南和技巧。...这就是词袋模型(Bag of Words),这种表示完全忽略了句子中单词顺序。如下所示。 ? 将句子表示为词袋。左边为句子,右边为对应表示,向量中每个数字(索引)代表一个特定单词。...这和之前词袋模型是一个意思,但这次我们保留一些语言信息,仅忽略句子语法。 ? 以下是之前技术新嵌入可视化: ?...可视化 Word2Vec 嵌入 这两种颜色数据更明显地分离了,我们新嵌入可以使分类器找到两类之前分离。...LIME 可以通过开源软件包在 Github 上找到 LIME:https://github.com/marcotcr/lime 黑盒解释器允许用户通过扰乱输入并观察预测变化来解释一个特定例子任何分类器决定

    1.2K30

    如何解决90%自然语言处理问题:分步指南奉上

    意见,提到特定属性,如衣服尺寸/合身度等) 根据意图对文本进行分类(例如寻求一般帮助,紧急问题) 尽管网上有很多 NLP 论文和教程,但我们很难找到从头开始高效学习这些问题指南和技巧。...这就是词袋模型(Bag of Words),这种表示完全忽略了句子中单词顺序。如下所示。 ? 将句子表示为词袋。左边为句子,右边为对应表示,向量中每个数字(索引)代表一个特定单词。...这和之前词袋模型是一个意思,但这次我们保留一些语言信息,仅忽略句子语法。 ? 以下是之前技术新嵌入可视化: ?...可视化 Word2Vec 嵌入 这两种颜色数据更明显地分离了,我们新嵌入可以使分类器找到两类之前分离。...LIME 可以通过开源软件包在 Github 上找到 LIME:https://github.com/marcotcr/lime 黑盒解释器允许用户通过扰乱输入并观察预测变化来解释一个特定例子任何分类器决定

    78080

    特征工程(二) :文本数据展开、过滤和分块

    但即使添加了标签和结构,基本单位仍然是一个字符串。如何将字符串转换为一系列单词?这涉及解析和标记化任务,我们将在下面讨论。 解析和分词 当字符串包含不仅仅是纯文本时,解析是必要。...然后可以将每个记号计为一个单词。分词器需要知道哪些字符表示一个记号已经结束,另一个正在开始。空格字符通常是好分隔符,正如标点符号一样。...但是,如何从文本中发现并提取它们呢?一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试,我们可能会找到各种语言全面成语列表,我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵,但它会工作。...为了计算这个概率,我们必须对如何生成数据做出另一个假设。最简单数据生成模型是二项模型,其中对于数据集中每个单词,我们抛出一个硬币,并且如果硬币朝上出现,我们插入我们特殊单词,否则插入其他单词。...为了说明 Python 中几个库如何使用词性标注非常简单地进行分块,我们再次使用 Yelp 评论数据集。 我们将使用 spacy 和 TextBlob 来评估词类以找到名词短语。 ? ? ? ?

    2K10

    如何解决自然语言处理中 90% 问题

    文本数据无处不在 无论你是已成立公司还是致力于推出新服务,你都可以使用文本数据验证、提升和扩展产品性能与功能。学习并提取文本数据中意义,这一科学是自然语言处理(NLP)中一个活跃研究课题。...紧急问题) 尽管网上有许多NLP论文和教程,但我们发现很难找到如何从头开始学习高效处理这些问题指导与技巧。...向量中每个索引代表一个特定词。 向量可视化 在“社交媒体灾难”这个例子中,我们词汇表中有大约20000个词汇,这意味着每个句子都被表示成长度为20000向量。...使用另一个逻辑回归模型训练我们新向量,我们得到了76.2%准确率。 只改进了一点点。我们模型是否开始获得更重要单词?...困惑度/可解释权衡 我们向量不像之前模型那样将每一个单词表示成一个一维向量,因此更难看出哪些词语对分类相关性最强。

    1.6K60

    孩子,你渴望知道吗?

    2、二叉树搜索树优点 在学完二叉树之后,我们能够掌握二叉树一些基本操作,比如说层序遍历,寻找特定节点啊,判断层数啊等等之类问题,这些操作由于二叉树特定性质,能够帮助我们利用这种数据结构,来实现一些操作性能提升...换句话说,如果在14亿人口里面找一个特定的人,如果在实现了二叉搜索树情况下(尽量满足完全二叉树),也只需要20几次就够了。 可是即使是这样,也难免会出现特殊情况。...K模型: 只有一个key作为关键码,那么一个关键能够干什么呢?那当然是检查单词,或者拼音正确性咯.如果一个单词,不能在词典中找到相对应key值,那就是说明这个单词是错。...那不禁会想问,这么多单词,难道不会查得很慢吗。 其实不用担心。就像上面举例子一样,14亿那么大数字,也只需要访问20多次,对于这么些单词,那肯定也是更不在话下了。...一个中文能够相当于是翻译成为另一个英文,找到相应中文,也就能够找到相应英文,当然了,想要实现一词多义,就要根据multiset类似的关键词。 其中就是一种键值对。

    6910

    少于两层transformer,且只有注意力块,GPT-3:你怕不是搞事情?

    首先,它查看上下文中最后一个单词(Doctor),并在上下文中搜索它已经学习(在训练期间)与最后一个单词相关联特定单词。...然后,对于它找到任意单词,从中查找另一个它已经学会与找到单词相关联单词,就像在二元模型中一样,这可以是同一个词。再将这个关联单词作为模型输出。...在上述例子中,研究人员表明,根据最后一个单词“Doctor”,head通过训练知道如何搜索一个常用名称。...在句子前面找到“Smith”这个名字后,head会查看所学与“Smith”关联内容,并将该单词作为输出。在这种情况下,模型已经学会将同一个词“Smith”与找到词“Smith”相关联。...然后,第二个head可以搜索“Doctor”(在本例中为“Gigamuru”)之前单词,并像单层模型中head一样,将其移动到输出。

    44620

    教程 | 教Alexa看懂手语,不说话也能控制语音助手

    我把它们放在一起,这样你就可以用自己单词—符手势/姿态集来训练它。你可以自行选择附近是否放一个 Echo 来响应你请求。 早期研究 很早之前我就明白这个实验所需要组合大模块是什么。...现在,你可能想知道,这些手势时间性质该如何处理呢?这两个系统都逐帧拍摄输入图像,并在不考虑之前情况下进行预测。难道真正了解手势并不必要?...添加一个完整全部类别的训练集,我将空闲状态归类为「其他」(空背景,我懒散地垂着手臂站着等等)。这可以防止误检单词。 3. 在接受输出之前设置高阈值以减少预测错误。 4. 降低预测率。...由于手语通常会忽略手势说明,依赖语境来传达相同内容,因此我使用某些单词训练模型,其中包括适当说明或介词,例如天气、列表等。 另一个挑战是如何准确预测用户何时完成手势指令。这对于准确转录不可或缺。...(纽约天气如何(Alexa))?」。 当然,如果有一种方法可以准确区分来自内部源(笔记本电脑)语音和来自外部源(附近 Echo)语音,那么整个问题就可以解决,但这完全是另一个挑战。 ?

    2.4K20
    领券