本题中，如果除法结果溢出，则返回 2^31 − 1。 思路尝试 因为题目不许直接使用乘除法，首先想到的就是建立个循环累加，记录累加多少次便是结果。...第二题 「第 30 题：串联所有单词的子串」 给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。...注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。...n 个单词，每个单词长度 l，那么与之匹配的子串长度为 n*l。...MB, 在所有 Python3 提交中击败了 9.52% 的用户 比较惨，现在想来我对每一位都进行长度检测没必要，第一次出现不够长度时后续都不用做检测了。
1.1 什么是序列模型 在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段 X，并要求输出片段对应的文字记录 Y，这个例子中的输入和输出都输序列数据。...因为 X 是一个按时序播放的序列音频而输出 Y 是一系列单词。...情感分类问题中，输入是一串文字，输出是情感的评价 DNA 序列分析问题中，输入是一段 DNA 序列，用来标记出 DNA 序列的那些片段是用于匹配蛋白质的。...即数据中在字典中的位置表示为 1，而其余位置标为 0. ?...做词典，列一列你的表示方法中要用到的单词，对于一般的商用自然语言处理的应用来说，词典的大小一般在 30000 到 50000 之间，也有百万级甚至是更大的词典 构建字典后，将数据集中的单词使用 one-hot
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货 ? ！ 阅读大概需要7分钟 ? 跟随小博主，每天进步一丢丢 ?...在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输入的理解；在信息提取任务中，需要提取相应的实体，以完成对信息的抽取。...，中文NER问题很大程度上取决于分词的效果，比如实体边界和单词的边界在中文NER问题中经常是一样的。...所以在中文NER问题中，有时通常先对文本进行分词然后再预测序列中单词的类别。这样一来会导致一个问题，即在分词中造成的错误会影响到NER的结果。...因此实体匹配与识别是两个相关性非常高的任务，通过实体匹配，识别到的实体与现实中的概念相连接。这篇论文将实体匹配与识别统一起来训练，认为两个任务一起学习，能够提升两个任务的准确率。 ?
添加与搜索单词 - 数据结构设计 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 请你设计一个数据结构，支持 添加新单词 和 查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配 。...对于搜索单词，从字典树根节点开始搜索，由于单词可能包含点号，在搜索的过程中需要处理点号： 如果当前字符是字母，则判断字符对应的子节点是否存在，存在则移动到子节点，继续搜索下一个字符，如果子节点不存在说明单词不存在...如果当前字符是点号，由于点号可以表示任何字母，因此需要对当前节点的所有非空子节点继续搜索下一个字符。 重复上面的过程，直到返回false，或者搜索完单词的字符。...O(|S|)，搜索单词为O(|∑||S|) 其中|S|是每次添加或搜索的单词的长度，∑为字符集，这道题中的字符集为26个小写英语字母，|∑|=26。...空间复杂度：O(|T| · |∑|) 其中|T|是所有添加的单词的长度之和，∑为字符集，这道题中的字符集为26个小写英语字母，|∑|=26。
(word) 如果数据结构中存在字符串与 word 匹配，则返回 true ；否则，返回 false 。...2.3.2 基本特性 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。...对于当前字符是字母和点号的情况，分别按照如下方式处理： 如果当前字符是字母，则判断当前字符对应的子结点是否存在，如果子结点存在则移动到子结点，继续搜索下一个字符，如果子结点不存在则说明单词不存在，返回false...O(1)，添加单词为O(∣S∣)，搜索单词为 O(∣Σ∣|S∣)，其中∣S∣ 是每次添加或搜索的单词的长度，Σ 是字符集，这道题中的字符集为全部小写英语字母，∣Σ∣=26。...4.3.2 空间复杂度 O(∣T∣⋅∣Σ∣)，其中∣T∣ 是所有添加的单词的长度之和，Σ 是字符集，这道题中的字符集为全部小写英语字母，∣Σ∣=26。
TransDG，该模型将知识库问答任务中的问题表示和知识匹配能力转化为会话生成中的话语理解和客观知识选择。...4、在真实对话数据集上的大量实验表明，我们的模型在定量和定性两方面都优于比较方法。...编码层 问题表示：利用单词级和依赖级信息来学习问题Q的表示。主要采用双向门控递归单元(BiGRU)获取问题中单词的隐藏状态。...为了更好地捕捉问题中单词之间的长期依赖关系，遵循(Xu et al. 2016【Question answering on freebase via relation extraction and textual...2 Aced 如果论文你不方便一篇一篇的下载，你还可以直接访问我的GitHub直接下载所有文章地址： https://github.com/yinizhilian/ACL_Paper
这个口号大家都知道的，而且我们每天也在使用百度搜索我们需要的文章，图片，音乐和视频等。...如果不加双引号“”经过百度分析后可能会拆分。查询词加上书名号《》有两层特殊功能，一是书名号会出现在搜索结果中；二是被书名号扩起来的内容，不会被拆分。...书名号在某些情况下特别有效果，比如查询词为手机，如果不加书名号在很多情况下出来的是通讯工具手机，而加上书名号后，《手机》结果就都是关于电影方面的了。...- ：不含特定查询词 查询词用减号-语法可以帮您在搜索结果中排除包含特定的关键词所有网页。 +：包含特定查询词 查询词用加号+语法可以帮您在搜索结果中必需包含特定的关键词所有网页。...前者表示匹配的数量不受限制，后者匹配的字符数要受到限制，主要用在英文搜索引擎中。
主要的时间消耗是遍历wordDict寻找匹配s[i..]的前缀的单词： // 遍历 wordDict 的所有单词 for (String word : wordDict) { // 看看哪个单词能够匹配...对于输入的字符串s，如果我能够从单词列表wordDict中找到一个单词匹配s的前缀s[0..k]，那么只要我能拼出s[k+1..]，就一定能拼出整个s。...if (dp(s, i + len) == true) { return true; } } } // 所有单词都尝试过...if (dp(s, i + len) == true) { return true; } } } // 所有单词都尝试过...上一道题的回溯算法维护一个found变量，只要找到一种拼接方案就提前结束遍历回溯树，那么在这道题中我们不要提前结束遍历，并把所有可行的拼接方案收集起来就能得到答案： // 记录结果 List<String
. , ql}是文章标标志的结果，且问题语句，用q包含一个“@placeholder”标志。目标是推测出正确的实体 a ∈ p ∩ E（与占位符对应），其中E是所有抽象实体标记的集合。...2.在问题中是否存在实体E。 3.段落中实体的频率。 4.段落中实体e第一次出现的位置。 5.n-gram精确匹配:在占位符周围的文本和文本周围的实体e，是否有一个确切的匹配。...我们有所有匹配组合的特征，左和/或右一个或两个单词。 6.字间距：我们用每一个发生的实体e排列占位符，并计算每一个不停的（non-stop）问题词汇到段落中实体的平均距离。...最大的不同在于编码方式的不一样：证明显示在评估一个候选单位时，仅使用5个单词文本是最有效的语境嵌入编码方式：如果窗口包含5个单词x1,……x5,那么就会编码成5个独立的嵌入矩阵进行学习。...5.1 例子分解 在仔细分析这100个实例之后，我们把它们大概分成以下几个种类（如果一个例子不仅满足一个类型，我们会把它归类于前一个类型）： 完全匹配：最靠近占字符的单词同样也存在于实体标记中；且答案是明显的
上下文是从英语维基百科中摘取的段落，回答是从上下文中复制的单词序列。SQuAD使用一种标准化的F1指标，剔除冠词和标点符号。 机器翻译。机器翻译模型以源语言作为输入文档，输出为翻译好的目标语言。...这个数据集涵盖了新闻和维基百科领域，但我们只使用后者，以确保decaNLP的所有数据都可以免费下载。我们用SQuAD使用的nF1指标来评估QA-SRL。 关系抽取。...WikiSQL通过逻辑形式精确匹配（lfEM）进行评估，以确保模型不会从错误生成的查询中获得正确的答案。 指代消解。...我们从Winograd模式挑战中的例子开始，并对它们进行了修改，以确保答案是来自上下文的单个单词。...这很直观，因为正确回答来自这些数据集的问题所需的所有词次都包含在上下文中。这个模型通常也会复制CNN/DM的上下文，因为答案摘要主要是由上下文中的词汇组成的，而很少有词汇是在上下文之外产生的。
一.前K个高频单词【mutiset】 题目：求一个vector中出现最高频的前k个单词 分析： 本题中需要用到mutiset的性质：可以重复的key 由于mutiset默认是从小到大比...【map】 题目： 解题思路分析： 这道题是我们学习栈时遇到的经典例题， 将一个字符串中的左括号【“【”“{”“（”】分别进栈，遇到右括号时，对栈顶元素进行保存并头删，再进行左右括号匹配...当我们学会map后，可以建立"{" “}” “(”“)”“[”"]"的映射关系来代替法一中的 左右括号匹配 但大体逻辑还是相同 三.两个数组的交集I【set】 题目： 解题思路1分析：...先把数组都 放到set中（进行去重） 遍历另一个set 中的元素，判断有哪些在第一个set中，在的就是他们的交集元素 解题思路2分析： 先把数组都 放到set中（进行去重） 我们通过set...++，最后得到的就是【差集】如图所示 下图演示的是交集；如果求差集，还要在后面加两个判断，分别是set1不为空，set2不为空，并且将剩余元素入栈 代码展示：
补全词 是一个包含 licensePlate 中所有的字母的单词。在所有补全词中，最短的那个就是 最短补全词 。...当有多个单词都符合最短补全词的匹配条件时取 words 中 最靠前的 那个。...因此，"steps" 是唯一一个包含所有字母的单词，也是本例的答案。...所有的单词都包含字母 "s" ，其中 "pest"、"stew"、和 "show" 三者最短。答案是 "pest" ，因为它是三个单词中在 words 里最靠前的那个。...的长度，L 是 words 中的所有字符串的长度之和，M 是 words 数组的长度，∣Σ∣ 为字符集合的大小，本题中有 26 个英文字母，即 ∣Σ∣=26 空间复杂度：O(|Σ|) 总结 今天是力扣算法题打卡的第九十二天
---- 5、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。...m搜索到program，因为progr和m分别被当作一个独立的单词，并且这两个单词之间允许出现一个字符，如此而已。 使用方法： 中国 * 银行 ?...---- 7、in指令: 位置关键词查找 intitle: 在网页标题中查找。这通常对讨论比较多的热门话题很有效。...7.4、allintitle 搜索返回的是页面标题中包含多组关键词的文件。...同时，Everything 支持通过正则表达式进行文件匹配，所有搜索结果都可以近乎实时显示，且所消耗内存极低。如果你对正则表达式不太精通的话，也可以使用它自带的高级搜索功能，界面直观易懂。 ?
有一个字母不同，就意味着其他字母都相同，那么满足相邻规则的单词之间实际上就存在了某种联系，进而可以构建不同的桶加以区别。 这里，桶的规则自然就是相差小于一个字符。...如果直接判断两个单词是否相差1个字符，那么无异于暴力算法的字符串比较。...类似正则表达式，构建一个通配符来实现单词匹配和桶的划分："hot"、"dot"和"lot"都可以分在同一桶"_ot"中，"dot"和"dog"又可以划分在另一个桶"do_"中。...划分在同一桶中的所有单词，必然是相差字符为1的单词，进而可以构成结果序列中的相邻词。 在完成所有可能相邻词的分桶后，运用广度优先进行遍历即可，期间同步记录遍历深度。...接续上一题中桶的思想，只不过是这一次不再是浅尝辄止，而是要在找到目标后仍然把当前深度遍历完全，直至搜索深度超过已找到目标单词的深度。
WildCard Searches通配符查询 支持在单个单词或者语句中添加通配符： ?匹配单个字符 *匹配0个或多个字符 例如： =>想要搜索test或者text te?...如果是单词，则会按照字典顺序搜索。...A和C之间的 name:{A,C} 返回，bone、baby、barry Boosting a Term词语相关度查询 如果单词的匹配度很高，一个文档中或者一个字段中可以匹配多次，那么可以提升该词的相关度...操作符用于连接两个搜索条件，仅当两个搜索条件都满足时，才认为匹配。...例如： =>要搜索包含hello的文档中，也包含tom或者john的 hello AND (tom OR john) 也支持在字段中使用小括号： =>要搜索标题中，既包含return 也包含pink
查询方式大览 TermQuery(词条搜索) 词条搜索,根据单个单词进行查找的方式进行检索，Term表示的是一个个的单词，而在中文环境下则表示的是一个个的词语(分词后的词语)。...例如查询标题中包含PHP的文档。...TermQuery实现查询 标题中包含PHP并且content中同样包含PHP的文档。...例如我们输入的查询条件为 世界，语言，可能中间缺少了 上、最好、的 就无法进行检索。那么如果我们想要检索到结果就需要设置slop。...FuzzyQuery query = new FuzzyQUery("title","PHP"); RegexpQuery(正则表达式查询) 相信正则表达式大家都了解，Lucene实现正则表达式检索是基于词组的正则表达式检索方式
递归方案 最navie的想法，就是让dict中的单词去匹配字符串，所以我们可以很容易想到一种递归，如找到leet，那么再拿剩下的code去dict中找，如果找到就返回true。...我们最初的想法是从字典中找寻单词去匹配字符串，但其实我们可以反过来思考，假设待匹配的字符串能由字典组成了，那么我们就可以从字符串头开始寻找对应的单词。...false，因为我们在a的递归问题中做过该问题了，如果a中有路径发展成true，那么自然不会遗留给aa去做，所以aa关于未匹配的aaa没必要去搜索了。...subString(j,i)也很有特点，除了遍历所有可能的prefix以外，还需要遍历postfix，为的就是在最底层把所有情况都考虑进来，乍一看该循环特别吓人，但别忘了守卫条件，首先不管是前缀后缀，都必须出现在字典集中...一个道理，输入中混杂了字典和匹配单词，所以直接从输入中筛选即可，筛选规则就是word break中的方法，如果能够匹配，就加入到list中。
今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果； 首先，如果手中含有词典，常规操作就是远程监督打标数据，然后做NER； 远程监督一个比较常见的操作就是使用我们手中的字典...，通过字符匹配的形式对文本中可能存在的实体打标。...，简单讲就是讲LSTM后面的CRF层变为了Fuzzy CRF层，可以在处理tokens对应多标签的情况下，不牺牲计算效率； 第二个问题标签不完善，是因为字典毕竟是有限的，不可能把所有的实体都覆盖到，那么句子中没有被字典打标成功的词组很有可能也是某种实体...；如果在同一个实体里面，那么就标注为Tie； 如果当前单词和上一个单词至少有一个在unkonw类型的高质量短语，那么标注为unkonw，其他情况标注为Break； 优化过程：把实体识别和实体类型判定分离开...原论文中描述的是先做实体识别，两个Break之间作为一个span，然后做实体类型判定； 实体识别中，对于当前单词和上一个单词之间类别的的输出，对Tie和Break做二分类损失，如果类别是unkown类别
“碳”的前缀是：“c”、“ca”、“car”、“carb”、“caro”和“碳”。请注意，在此问题中，空字符串不被视为前缀，但每个非空字符串都被视为其本身的前缀。...在日常语言中，我们倾向于用前缀来缩略单词。例如，“碳水化合物”通常被缩写为“carb”。在这个问题中，给定一组单词，您将为每个单词找到唯一标识它所代表的单词的最短前缀。...在下面的样本输入中，“碳水化合物”可以缩写为“碳水化合物”，但不能缩写为“碳水化合物”(或任何较短的碳水化合物)，因为列表中还有其他以“碳水化合物”开头的词。 精确匹配将覆盖前缀匹配。...例如，前缀“car”与给定的单词“car”完全匹配。因此，人们毫不含糊地理解，“CAR”是“CAR”的缩写，而不是“CAR”或列表中以“CAR”开头的任何其他词的缩写。...每一行包含一个单词，由1到20个小写字母组成。 输出量 输出包含与输入相同的行数。输出的每一行包含输入的对应行中的单词，后面是一个空格，最短的前缀唯一地(没有歧义)标识这个单词。
搜索引擎高级搜索指令 1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。...如果关键词只出现在页面可见文字中，而没有出现在title 中，大部分情况是并没有针对关键词进行优化，所以也不是有力的竞争对手。...7、allintitle allintitle:搜索返回的是页面标题中包含多组关键词的文件。...Google 和bd都支持filetype 指令。 比如搜索filetype:pdf SEO 返回的就是包含SEO 这个关键词的所有pdf 文件。...如果你想要 org的链接，就换成 site:.org，inurl:blog 是指博客。
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