可以使用"去重"来替换"替换重复的"。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一个从 中文自然语言文本 中抽取 关键短语 的工具，只消耗 35M 内存。...在下面的使用样例中，给出了上述两种需求的扩展短语识别的方法。 为解决以上问题，基于北大分词器 pkuseg 工具，开发了一个关键短语抽取器，它可以方便地从文本中找出表达完成意思的关键短语。...短语的 token 长度不超过 12 短语中不可出现超过1个虚词 短语的两端 token 不可是虚词和停用词 短语中停用词数量不可以超过规定个数 短语重复度计算 MMR 添加其中 提供仅抽取名词短语功能...使用预训练好的 LDA 模型，计算文本的主题概率分布，以及每一个候选短语的主题概率分布，得到最终权重 计算主题向量 工具包中默认的主题模型参数由100万篇各个类型的新闻文本，以及少部分社交媒体文本训练得到...若需要针对特定领域文本处理，则需要根据特定的语料重新训练模型，并按相应的文件格式做替换。
福哥答案2021-02-02： 双指针 我们可以枚举字符串中的每一个位置作为右端点，然后找到其最远的左端点的位置，满足该区间内除了出现次数最多的那一类字符之外，剩余的字符（即非最长重复字符）数量不超过...虽然这样的操作会导致部分区间不符合条件，即该区间内非最长重复字符超过了 kk 个。但是这样的区间也同样不可能对答案产生贡献。...当我们右指针移动到尽头，左右指针对应的区间的长度必然对应一个长度最大的符合条件的区间。 实际代码中，由于字符串中仅包含大写字母，我们可以使用一个长度为 2626 的数组维护每一个字符的出现次数。...每次区间右移，我们更新右移位置的字符出现的次数，然后尝试用它更新重复字符出现次数的历史最大值，最后我们使用该最大值计算出区间内非最长重复字符的数量，以此判断左指针是否需要右移即可。...替换后的最长重复字符 评论
，并将其替换为 [MASK]。...论文提供了四种掩码粒度（单词、短语、多词、多短语），以适应不同复杂度的查询。...(请推断 [MASK] 并填充上述内容) SATA-MLM 构建一个包含褒义词的列表（如“诚实”“幸福”），随机插入掩码关键词（如“破坏”），并要求 LLM 根据指定位置提取对应词，再将其映射到掩码指令中...具体如下面示例： 场景：假设我们要让 LLM 生成一个指令“如何用 [MASK1] 来制造 [MASK2] 营销效果”，关键词为“夸张”和“轰动”，目的是展示广告策略的潜在手法。...1.掩码关键词：将“夸张”和“轰动”替换为 [MASK1] 和 [MASK2]，得到“如何用 [MASK1] 来制造 [MASK2] 营销效果” ['诚实', '创意', '夸张', '幸福', '努力
例子 在生成语法中，一个句子如“John eats an apple”可以被视为从更高层次的“S”（句子）符号生成的，其中“S”可以被分解为主语（NP，名词短语）和谓语（VP，动词短语）。...例子 在范畴语法中，动词如“run”可以被视为一个从主语（名词）到谓语（动词）的函数。这一点用逻辑符号可以清晰地表示。 ---- 四、短语和句法范畴 理解短语和句法范畴是进行句法分析的关键步骤之一。...名词短语（Noun Phrase, NP） 定义 名词短语通常由一个或多个名词以及与之相关的修饰词（如形容词或定语）组成。...例子 名词短语（NP）是一个复合范畴，可能由名词（N）和形容词（Adj）组成，如“happy dog”。...以下代码段是使用Python和PyTorch编写的，并注释详尽，以便理解。 自顶向下（Top-Down）分析 示例代码 下面的代码展示了如何用PyTorch实现一个简单的自顶向下句法分析模型。
（如非拉丁文字）方面尤其出色。...由此产生的模型可以预测「极其罕见」甚至是「完全未见过」的单词（如韩语单词），并可以有效地支撑无限的词汇量，而现有的模型都无法做到这一点。...NPM通过检索一个短语来填补[MASK]中的任意数量的token，从而解决了这个问题。 推理 编码器将参考语料库C中的每个不同的短语都映射到一个密集的向量空间中。...在测试时，编码器将被masked的查询映射到相同的向量空间中，并从C中检索出短语来填充[MASK]。 在这里，C不一定要和训练语料库一样，在测试时可以被替换或扩展，而不需要重新训练编码器。...2）不是用[MASK]来替换片段中的每个token，而是用两个特殊的token [MASKs][MASKe]来替换整个片段。
在德语中有一些特殊的字符。 英语中有重复的短语，有不同的德语翻译。 这个文件是按句子长度排序的，在文件的末尾有很长的句子。 一个好的文本清理程序可以处理一些或全部的这些问题。...这是一个很好的例子来开发一个小的翻译模型。 模型的复杂性随着实例数量、短语长度和词汇量的增加而增加。...接下来，我们可以对数据集中的每个源短语重复此操作，并将预测结果与英文中的预期目标短语进行比较。 我们可以在屏幕中打印一些对比结果，来筛选模型在实践中的表现。...拓展 本节列出了一些您可能希望拓展讨论的想法。 数据清洗。可以对数据执行不同的数据清理操作，例如不去除标点符号或规范化大小写，或者删除重复的英语短语。 词汇表。...可以对词汇表进行细化，或者删除在数据集中使用少于 5 次或 10 次的单词，替换为 “unk”。 更多的数据。用于拟合模型的数据集可以扩展到 50,000，100,000 个短语或更多。 输入顺序。
此示例创建一个名为“sammy”的新用户，但您应该使用您喜欢的用户名替换它： adduser sammy 从帐户密码开始，您将被问到几个问题。 输入一个强密码，如果您愿意，还可以选择填写任何其他信息。...您可以输入密码短语或将密码短语留空。 注意：如果将密码留空，则可以使用私钥进行身份验证，而无需输入密码。如果输入密码短语，则需要私钥和密码短语才能登录。...选项1：使用ssh-copy-id 如果本地计算机安装了脚本ssh-copy-id，则可以使用它将公钥安装到您具有登录凭据的任何用户。...在服务器上，以root用户身份输入以下命令以临时切换到新用户（替换您自己的用户名）： su - sammy 现在，您将进入新用户的主目录。...为此，请使用此命令（替换您的用户名和服务器IP地址）： ssh sammy@your_server_ip 如果您向用户添加了公钥身份验证，如步骤4和步骤5中所述，您的私钥将用作身份验证。
想想我们学英语的过程中，老师是如何教我们划分句子解构的，比如一个简单的英文自然语言例子： Little girl ate apple 它由【名词短语】和【动词短语】组成, 再往下【名词短语】由【形容词】...> -> little -> girl | apple -> ate 用包裹起来的部分称为语法规则，未用包括起来的部分(如little、girl等)，就是该语言的基本符号...用更抽象的形式化语言定义，文法可表示为: T表示终结符的集合（如little、girl等，即词法分析中提到的token） N表示非终结符的集合（如里包括的部分，表示了语法成分， 因为它们可以推导出其他句子成分...，所以称为非终结符） P表示产生式集合（上面分析英语句子的每一条规则都是一个产生式，如短语> -> 短语>， 就是一个产生式） S表示开始符号（S属于N的子元素，是一个特殊的非终结符...去掉括号 甚至，我们可以看到，蓝色方框中的内部结点也不含有关键信息，可以用操作符号(在这里是 + 和 *)把它们替换掉。
传统的文档搜索方法也满足以下对单词和短语的用户体验约束: 我们看到的(结果)是我们输入的(搜索的) 例如，当我们搜索单词和短语(连续的单词序列，如New York，Rio De Janeiro)时，结果通常包含我们输入的词汇或它们的同义词...具体地说,词的Word2vec嵌入(词指的是词和短语，如蝙蝠、果子狸等)是广度优先搜索的有效方法，基于实体的聚类应用于结果。搜索“蝙蝠”或“麝香猫”这个词，会得到其他动物，如穿山甲、骆驼等。...BERT模型允许搜索输入(术语或片段)不在词汇表中，从而使任何用户输入都可以找到相关文档。...我们可以做一些优化来减少时间/计算周期，比如根据输入搜索长度只搜索两个嵌入空间中的一个，因为这些模型的优缺点依赖于搜索长度。 4. 一个片段不就是一个很长的短语吗?...如果是，为什么要换一种叫法呢a)片段本质上是一个长短语。与短语的区别之所以有用，有一个原因，片段可以是完整的句子，而不只是部分句子 b)这些模型的强度依赖于我们前面看到的输入长度。
(罗列在下方） 关于对象的小清单： w -到下一个单词头，除开所在的第一个字符。 e -到下一个单词尾，包括所在单词的最后一个字符。 $- 到行尾，包括了最后一个字符。 0- 到行首，包含空格。...字母 反向搜索 在正常模式，键入 % 字母 可以搜索括号()[] (想再次搜索相同的短语，简单的键入 n,以相反的方向，键入 N或者键入 CTRL-O（按住 CTRL时，按下字母o).重复几次回到更早的那刻...CTRL-I是向前移动) 搜索替换 在一行中以new替换old....:s/old/new 在一行中以new替换所有的old :s/old/new/g 在#到#两行间，以new 替换所有的old :#,#s/old/new/g 替换文件中的所有事件 :%s/old/new...一些选项: 'ic' 'ignorecase' 搜索时忽略大小写 'is' 'incsearch' 部分显示匹配的搜索短语。
2.搜索整个文件（准） （1）/命令 同第 3 章讲过的 less 程序一样，命令 “ / ” 可以完成对单词或短语的搜索。 ① 怎么做?...当用户使用 “ / ” 命令后，一个 “ / ” 符号会出现在屏幕的底部。 接下来，输入需要搜索的单词或短语以 Enter 结束，光标就会移动到下一处包含被搜索字符串的地方。...重复输入 n 直至光标移动到文档的最后，且找不到符合条件的字符串。...g 代指 global（全局），也就是说对搜索到的每一行的每一个实例进行替换。如果 g 缺失，那么只替换每一行第 1 个符合条件的实例。 在命令末尾添加 c，则命令在每次替换之前都会请求用户确认。...圆括号中的每一个字符都是一种可能的回答，下表具体阐述了每一个字符的含义。 功能键 行为 y 执行替换。 n 跳过此次替换。 a 执行此次替换和之后的所有替换。 q 或 ESC 停止替换。
它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。 在使用生成式AI模型时，提供一个清晰、具体的prompt非常重要，因为它会直接影响到模型生成的内容和质量。...更高的温度值（比如1.0）会导致生成的文本更具随机性和多样性。另一方面，较低的温度值，如0.2，会产生更集中和确定的反应。调节温度可以影响模型的创造力和探索能力。...较高的最高P值（例如0.9）模型在抽样时会考虑更多的选择，从而导致更多样化的结果。相反较低的P值(如0.3)会限制选择并产生更集中的结果。...通过分配更高的存在惩罚值(如2.0)，可以减少输出中出现特定单词或短语的可能性。当希望避免生成文本中的某些内容或偏差时，这个参数非常有用。...7、频率惩罚 频率惩罚（Frequency Penalty）是另一个可用于控制生成的输出中单词或短语重复的参数。通过设置更高的频率惩罚值，比如1.5，可以惩罚模型过度出现重复相同的单词或短语。
文法简介 1．0型文法（短语文法） 如果对于某文法G，P中的每个规则具有下列形式： u:: = v 其中u∈V＋，v∈V*，则称该文法G为0型文法或短语文法，简写为PSG。...0型文法或短语结构文法的相应语言称为0型语言或短语结构语言L0。这种文法由于没有其他任何限制，因此0型文法也称为无限制文法，其相应的语言称为无限制性语言。...2型文法所确定的语言为2型语言L2，2型语言可由非确定的下推自动机来识别。 一般定义程序设计语言的文法是上下文无关的。如C语言便是如此。因此，上下文无关文法及相应语言引起了人们较大的兴趣与重视。...，并且使用set集合来保存每个文法的某些属性（不会重复）。...困难与解决方法 数据结构的建立 为了便于以后实验的代码复用，需要建立一个良好的数据结构类型。因此本次实验我采用了C++来写，并使用了C++中的容器，如set和vector。
3.每个句子都有一个规范推导4.并非每一个句型都有规范推导练习：2.5 语言语言是句子的集合，文法G生成的语言记为L(G(Z)),他是文法G(Z)的一切句子的集合注意：给定一文法，能从结构上唯一确定其语言...给出一棵语法树的例子：注意每一个符号都不要落下，按照推导过程构造语法树2.7.2 子树，短语，简单短语，句柄子树子树就是以树的某个结点为根，连同他全部的后裔组成。...如上小节给出语法树中，包含根节点S，S1，S2，S3，S4的五棵子树注意叶子结点不算子树短语短语是相对一个句型的，一个句型对应多个短语。短语就是该句型子树的叶子结点如何寻找一个句型短语？...1.画出句型语法树2.找出所有子树3.子树叶子结点组成的符号串为该句型针对子树根节点的短语4.去掉重复的短语找短语的关键还是找子树简单短语与句柄所有短语中，一步推导得来的即为简单短语。...→TF*|F , F→F^|a 求证FF^^*是文法的句型，指出短语，简单短语和句柄2.8 递归规则和递归文法递归规则指的是在规则右部含有和左部相同符号的规则，如U→xUy;其中这种U→Uy称为左递归，
TSSV支持简单和快速的用户录入(user enrollment)，仅需重复3次密码短语（由用户自定义，或预设短语，pre-determined or user-defined)。...Fixed-Phrase Authentication 固定唤醒词短语，突出产品的品牌特征 User-Defined Passphrase Authentication 消费者可自主选择其独特的密码短语提供强化安全的生物识别安全性...)，如“Hey Google"。...Text-Dependent - 用户通过重复3次的方式录入其选定的固定短语。也被称为用户自定义短语模式(user-defined passphrase mode)。...Text-Independent - 用户在10到20秒的时长内，随意说出一系列短语或句子。此验证过程与特定的短语无关。
，其中 * 表示匹配任意数量（包括零个）的字符，而 ? 则表示匹配一个字符。 在通配符搜索中，可以在搜索词中使用通配符字符，将其替换为要匹配的任意字符或字符序列。...为了提高性能，应避免使用通配符模式，如 . 或 .?+ 未经前缀或后缀。 flags 正则表达式匹配的 flags 参数用于指定正则表达式的匹配选项。...两段文本之间的Damerau-Levenshtein距离是使一个字符串与另一个字符串匹配所需的插入、删除、替换和调换的数量。...如果是一个单词，比如a，它会匹配文档字段所有以a开头的文档，如果是一个短语，比如 "this is ma" ，他会先在倒排索引中做以ma做前缀搜索，然后在匹配到的doc中以 "this is" 做match_phrase...match_phrase_prefix 查询适用于需要同时支持短语匹配和前缀匹配的场景。例如，当用户输入一个搜索短语的前缀时，可以使用该查询来获取相关的文档结果。
字母表： 符号的非空有穷集合，如 {0,1} 表示二进制数语言的字母表，程序设计语言的字母表是该语言的基本字符集。 C语言是C程序的集合，C程序是在C基本字符集上定义的，按一定规则构成的符号串。...这里的上下文有关指的是，对于某个推导还限制了一定的条件，比如 AA’→AB ，直观来看就是 A’→B，但是替换有个“上下文限制”，即必须前面有一个 A 才能替换。...5.3 最左（最右）推导 定义：在一个推导的过程中，如果每一步直接推导所被替换的总是最左(右)的非终结符号。最右推导常被称为规范推导。由规范推导所得到的句型称为规范句型，也称为右句型。...直接短语：若Ｓ\overset*\Rightarrow αＡδ 且 A\Rightarrowβ，则称β是句型 αβδ 相对于非终结符号A的直接短语。 句柄： 一个句型的最左直接短语称为该句型的句柄。...如果一棵子树的根标记为A，且将此子树的叶节点 标记自左至右排列所形成的符号串为β，则β是句型 η 相对于A的一个短语。
除了文章的摘要，PyTextRank还从文章中提取了有意义的关键短语。PyTextRank分四个阶段工作，每个阶段将输出提供给下一个： 在第一阶段，对文档中的每个句子执行词性标注和词形还原。...但是如果我们使用ROUGE-2，我们使用双字短语，因此“apples bananas”成为一个与“bananas apples” 不同的单一实体，导致“未命中”和较低的评价分数。...具有修正N-gram精度的 BLEU 修改的N-gram精度的关键是，一旦在模型摘要中识别出参考短语/单词，就应该将其视为耗尽。这个想法解决了模型摘要中重复/过度生成的单词的问题。...数据集 使用51篇文章的Opinosis数据集(Opinosis指一种基于图形的方法，针对高度冗余的意见进行抽象总结)进行比较。 每篇文章都是与产品的功能相关，如iPod的电池寿命等。...某些词语在许多概要中，然而不考虑这些词语是否出现在实际文章及其在测试集中的概要中，例如， “曼彻斯特联合”和“曼彻斯特城市”这一短语在生成的概要中重复了很多次。
如果您尚未连接到服务器，请继续使用以下命令以root用户身份登录（用服务器的公共IP地址替换突出显示的单词）： ssh root@SERVER_IP_ADDRESS 通过接受有关主机真实性的警告（如果出现...此示例创建一个名为“demo”的新用户，但您应该使用您喜欢的用户名替换它： adduser demo 从帐户密码开始，您将被问到几个问题。 输入一个强密码，如果您愿意，还可以选择填写任何其他信息。...您可以输入密码短语或将密码短语留空。 注意：如果将密码留空，则可以使用私钥进行身份验证，而无需输入密码。如果输入密码短语，则需要私钥和密码短语才能登录。...选项1：使用ssh-copy-id 如果本地计算机安装了ssh-copy-id脚本，则可以使用它将公钥安装到您具有登录凭据的任何用户。...在服务器上，作为root用户，输入以下命令切换到新用户（替换您自己的用户名）： su - demo 现在，您将进入新用户的主目录。
重复迭代步骤2和3直至收敛。 详细的推导详见教材第4章。 ? ? ?...短语抽取实验 代码解释 本小节我们使用Python实现一个短语抽取的模型，该模型能根据之前实验得到的词对齐，从大量句对齐的语料中通过实现短语自动抽取（抽取的短语不一定具有语言学意义）。...结果基本正确，但由于部分词没有相应的对齐，以及没有对抽取行为做限制，仍有较多瑕疵。后续可以通过训练更好的词对齐（如正反训练一遍做并集）、对抽取短语的长度做限制等，可以提升抽取结果的质量。 ? ? ?...结语：神经机器翻译与其他 机器翻译从形式上来说，是序列到序列的任务，但是和序列标注任务（如词性标注）不同的是，大多属情况下，源端序列和目标端序列长度不一致。...可以使用简单但同样强大的结构来提速，如FAIR提出的纯CNN翻译模型3；也有通过改进梯度传导过程中类似“剪枝”的手段来避免无用部分的梯度传导等根本性的改进4。
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