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

文本视图中Android文本在单词之间有很长的距离

在文本视图中,Android文本在单词之间有很长的距离是由于文本的默认排版规则造成的。Android中的文本视图使用的是默认的文本布局算法,该算法在单词之间添加了额外的空格,以增加可读性和美观性。

这种排版规则在某些情况下可能会导致文本显示不够紧凑,特别是当文本中存在较长的单词或者文本框宽度较小时。为了解决这个问题,可以采取以下几种方法:

  1. 使用自定义文本布局:可以通过自定义文本视图的布局来调整单词之间的距离。可以使用SpannableString类来设置文本的样式和布局,通过设置不同的Span来调整单词之间的间距。
  2. 使用Ellipsize属性:可以使用TextView的ellipsize属性来控制文本的截断和省略显示。通过设置ellipsize属性为"end"或者"marquee",可以在文本过长时自动省略显示,并且不会增加单词之间的距离。
  3. 调整文本视图的宽度:如果文本框的宽度较小,可以考虑调整文本视图的宽度,使得文本能够更紧凑地显示。可以通过设置文本视图的宽度属性或者使用布局参数来实现。

总结起来,Android文本在单词之间有很长的距离是由于默认的文本布局算法造成的。可以通过自定义文本布局、使用Ellipsize属性或者调整文本视图的宽度来解决这个问题。具体的实现方法可以根据具体的需求和场景进行选择。

相关搜索:Android文本字段:行与文本之间的距离UITextView文本在文本中间每个单词之间提供较小的间距如何使用文本跨度在android文本视图中将单词移动到下一个单词的上方?Android TTS如何在文本视图中显示会说话的单词在Android Studio的文本视图中设置文本时出现的问题测量两个单词之间距离的Jaccard与Cosine相似度(快速文本)如何搜索字符串中的单词并在android中的文本视图中突出显示单词?我有一个句子,它的单词由单独的文本视图组成,如何计算TextViews之间的正确距离?如果文本在文本视图中强制换行,如何在给定的字符处换行?(android)在android中更改每次点击的动态文本视图中的颜色试图从列表视图中的文本视图中获取值在android中单击事件文本视图中的错误换行符?在android studio 2.2中android studio -在视图分页程序中更改所有文本视图中的字体在Google Sheets中多次放弃两个特定单词之间的所有文本Android:在单独的文本视图中使用字符串请求的结果在PHP中删除两个或多个字符串文本之间的重复单词Android Studio .code用于在不同活动中的两个编辑文本之间传递数据在WPF中,TextBlock的换行是否可以使用内联运行的文本来生成单词之间的换行,而不是在单词中间换行?使用一个按钮在不同的应用程序之间粘贴剪贴板中的文本(Android)我在pandas中有一个文本列,并且我有一个包含一些单词的列表。我需要将每行中的文本与列表中的单词进行匹配并保留它们
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

专栏 | 阿里 AI LAB ICCV 2017 录用论文详解:语言卷积神经网络应用于图像标题生成的经验学习

目前,语音建模大多采用 LSTM,虽然通过引入「门机制」获得长距离依存性建模的能力。但是 LSTM 通过逐个单词递推的方式来对语音建模,无论序列长度如何,信息均通过固定长度的向量传递。...在输入很长序列,这种逐个递推的方式型很难去学到合理的表达。因此,我们提出的模型贡献在于通过 CNN 对历史单词进行建模,并结合简单递归模型,解决了长文本层次结构和依存性建模的问题。...该任务不仅需要利用模型去理解图片的内容并且还需要用自然语言去表达它们之间的关系。经过持续数十年计算机视觉、图像识别、自然语言处理和机器学习等领域的发展, 让我们有可能利用神经网络完成突破性的工作。...该模型主要由四部分组成:用于图像特征提取的 CNN_I,用于自然语言建模的 CNN_L,融合视觉和文本特征的的多模态层 M,以及单词预测的递归网络。...既获得了长历史信息建模(long-term)的能力,有不丢失时序建模(Short-Term)网络来表达单词信息,进而能够很好的对历史信息建模,用于当前单词的预测。 ?

71370

自然语言处理中的词表示法

要想使机器能从原始文本中学习,就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式,这个过程叫做词表示法。 词向量 词表示法在向量空间内表达词语。...所以,如果词向量之间距离较近,这就意味着这些词是相互关联的。 在上图中,可以看到与女性有关的词语聚集在左边,而与男性有关的词语聚集在右边。...架构 Skip-gram模型架构 上图中,w(t)就是中心词,也叫给定输入词。 其中有一个隐藏层,它执行权重矩阵和输入向量w(t)之间的点积运算。 隐藏层中不使用激活函数。...窗口大小就是预测单词的最大的上下文位置。 “c” 代表窗口大小。 比如,在给定的架构图中窗口大小为2,因此,我们会在 (t-2), (t-1), (t+1) 和 (t+2) 的上下文位置中预测单词。...概率函数 Softmax概率 w(c, j) 是在第c个上下文位置上预测的第j个单词; w(O, c)是在第c个上下文位置上出现的实际单词; w(I)是唯一的输入词; u(c, j)是在第c个上下文位置上预测单词时

1.1K20
  • 自然语言处理之Skip-Gram的预测算法

    词向量 词表示法在向量空间内表达词语。 所以,如果词向量之间距离较近,这就意味着这些词是相互关联的。 在上图中,可以看到与女性有关的词语聚集在左边,而与男性有关的词语聚集在右边。...架构 Skip-gram模型架构 上图中,w(t)就是中心词,也叫给定输入词。 其中有一个隐藏层,它执行权重矩阵和输入向量w(t)之间的点积运算。 隐藏层中不使用激活函数。...窗口大小就是预测单词的最大的上下文位置。 “c” 代表窗口大小。 比如,在给定的架构图中窗口大小为2,因此,我们会在 (t-2), (t-1), (t+1) 和 (t+2) 的上下文位置中预测单词。...概率函数 Softmax概率 w(c, j) 是在第c个上下文位置上预测的第j个单词; w(O, c)是在第c个上下文位置上出现的实际单词; w(I)是唯一的输入词; u(c, j)是在第c个上下文位置上预测单词时...Softmax函数计算耗费的时间很长。 3. 训练这个算法耗时较长。 编译组: 章文斐、苏英豪

    1.7K10

    谷歌、DeepMind和OpenAI都在用的Transformer是如何工作的?| 干货

    作为人类,当你在第二句中读到这个词的时候,你知道它就是在指“The Transformers”乐队。 这对机器翻译来说非常重要,有很多情况下,句子中的一个单词,是在代指前面句子中的单词。...在单元状态下,翻译时句子中对翻译单词很重要的信息,可以从一个单词传递到另一个单词。 LSTM的问题 一般来说,循环神经网络遇到的问题,LSTM上也会出现。比如在句子很长的时候,LSTM也不太管用。...背后的原因是,保持上下文信息与当前被处理单词联系的可能性,会随着距离的增加呈指数级下降。 这意味着,当句子很长时,模型经常会忘记序列中距离位置较远的内容。...不仅如此,卷积神经网络的输出单词和输入之间的“距离”是以 log (N)函数的顺序排列的,大致如上面的动图所示。 这比一个循环神经网络的输出和输入之间的距离呈指数级变化要“友好”得多。...解码器中也有这两层,但在它们之间有一个注意力层,帮助解码器专注于输入句子的相关部分。 ?

    58820

    用自然语言从GitHub搜代码,跳过论坛提问环节,来自Facebook新研究

    在Stack Overflow评估数据集中的287个问题中,NCS的前10个查询结果能够正确回答175个问题,占整个数据集的60%以上。与传统的信息检索技术BM25相比,有了非常大的提升。 ?...在下面的例子里,有两个不同的代码,它们都与关闭或隐藏Android键盘有关。由于它们具有相似的语义含义,即使它们代码不完全相同,再向量空间中的距离也很近。 ?...在高级别中,模型生成的每个代码片段以方法级粒度嵌入到向量空间中。构建模型后,某个查询将映射到同一向量空间,向量距离用于估计代码段与查询的相关性。 ?...要生成模型,NCS必须提取单词,构建单词嵌入,然后构建文档嵌入。 ? 为了生成表示代码的向量,Facebook将源代码视为文本,并从以下语法类别中提取:方法名称,方法调用,枚举,字符串文字和注释。...例如,对于上图中的方法体“pxToDp”,可以将源代码视为单词集合:“将dp px中的px转换为dp获取资源、获取显示指标”。 fastText为词汇语料库中的所有单词构建单词嵌入。

    71160

    CSS 换行_css不允许换行

    如果该行末端有个很长的英文单词,它会把单词截断,一部分保持在行尾,另一部分换到下一行。*/ word-wrap: break-word; /*只对英文起作用,以单词作为换行依据。...如果该行末端宽度不够显示整个单词,它会自动把整个单词放到下一行,而不会把单词截断掉。*/ white-space: pre-wrap; /*只对中文起作用,强制换行。...:1px; 5、文本总结 word-spacing:normal | length 词与词之间的距离值,可以是负数 letter-spacing:normal | length 字符之间的距离值,可以是负数...定义带有小写字母和大写字母的标准的文本 capitalize 文本中的每个单词以大写字母开头 uppercase 定义仅有大写字母 lowercase 定义无大写字母,仅有小写字母 inherit...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

    3.6K40

    css中换行的特殊用法

    就是当一个英文单词的长度超过了父级容器长度是,英文单词还是会显示一整个单词而导致超出容器范围。 还有的情况是,当遇到一个单词很长时,次单词自动换行,也会使上一行空出很多空间浪费了。...兼容性: word-break:break-all; 只不兼容opera,其他浏览器都兼容 word-wrap:break-word;兼容所有浏览器 两种写法的各有作用,应视情况做出选择!...word-wrap主要用来设置非CJK文本是否折行(因为CJK文本会自动折行),如果空间足够,不会对单词内部进行截断 word-break同样主要用来设置非CJK文本是否折行,但是会对单词内部进行截断...word-wrap 属性用来标明是否允许浏览器在单词内进行断句,这是为了防止当一个字符串太长而找不到它的自然断句点时产生溢出现象。...当一段文字有一个长长长的英文单词的情况下使用这两个属性的区别: word-wrap: word-break: 区别就是长单词在word-wrap作用下换到下一行,后面可以正常还行,word-break

    2.3K10

    不用看数学公式!图解谷歌神经机器翻译核心部分:注意力机制

    在解码的时候,会有各种麻烦事,也没办法确定准确的信息。特别是句子很长的时候,更麻烦。 怎么办?...注意力,是编码器和解码器之间的接口。有了它,解码器接收到的,就不仅仅是一个统一的向量表征了,还有来自编码器每个时间步的向量表征,比如下图中的绿色节点。 ?...如果使用seq2seq+注意力的方法,他在逐字逐句阅读德语文本的时候,会写下关键词。然后,利用这些关键词,将文本翻译成英语。 在模型中,注意力会为每个单词打一个分,将焦点放在不同的单词上。...这两个翻译员,会定期讨论他们在讨论之前阅读的每一个单词。 读完德语文本之后,翻译员B会根据他们两个之间的讨论,以及选择的关键词,将文本翻译成英语。...此外,在阅读德语文本的时候,翻译员H会基于他知道的和收到的信息写下关键词。 每个人都读完了这个英语文本后,翻译员A就会被告知翻译第一个单词。

    85630

    textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON

    其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取...(3)构建候选关键词图G = (V,E),其中V为节点集,由(2)生成的候选关键词组成,然后采用共现关系(co-occurrence)构造任两点之间的边,两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现...(6)由(5)得到最重要的T个单词,在原始文本中进行标记,若形成相邻词组,则组合成多词关键词。..., 高级, 程序员, 系统, 分析员, 项目, 经理] 之后建立两个大小为5的窗口,每个单词将票投给它身前身后距离5以内的单词: {开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员], 软件=...其它计算相似度的方法有:基于编辑距离,基于语义词典,余弦相似度等。这里不一一描述。

    2.9K20

    textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON

    其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取...(3)构建候选关键词图G = (V,E),其中V为节点集,由(2)生成的候选关键词组成,然后采用共现关系(co-occurrence)构造任两点之间的边,两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现...(6)由(5)得到最重要的T个单词,在原始文本中进行标记,若形成相邻词组,则组合成多词关键词。..., 高级, 程序员, 系统, 分析员, 项目, 经理] 之后建立两个大小为5的窗口,每个单词将票投给它身前身后距离5以内的单词: {开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员], 软件=...其它计算相似度的方法有:基于编辑距离,基于语义词典,余弦相似度等。这里不一一描述。

    5.4K60

    Facebook 提出基于机器学习的新工具!

    然后,我们使用标准的相似度搜索算法 FAISS 来找到距离查询余弦距离最近的文档向量,并返回 topn 结果(加上一些后处理的排序,该文有进一步解释,论文链接:https://dl.acm.org/citation.cfm...我们决定使用 UNIF(NCS 技术的监督最小扩展)进行实验,以弥补自然语言单词和源代码单词之间的差距。...我们使用脚本选择 Stack Overflow 问题,标准如下:1)问题包含「Android」和「Java」标签;2)有一个向上投票的代码答案;3)真值代码片段在我们的 GitHub Android repos...Aroma 给出搜索结果与真值代码片段之间的相似性评分,以评估在得分超过阈值的情形下查询是否被正确回答。有了这个管道,我们可以用一种可重现的方式对模型进行评估。...NCS 和 UNIF 是代码搜索模型的例子,它们可以在自然语言查询和查找相关代码片段之间架起桥梁。

    1.5K20

    图计算黑科技:打开中文词嵌入训练实践新模式

    向量检索通过训练和学习文本的分布式表征得到文本向量,可以解决倒排索引无法解决的语义相似度匹配问题,而且针对高维向量的大规模快速检索在业界已经有相当成熟的解决方案,如Faiss、Nmslib等。...采用这些方法训练学习得到的词向量,即使在中文编辑距离较近、发音相同的词语,在词嵌入空间的距离也相差甚远。...将常用汉字及业务场景下的词库构建无向带权图:每个词语和汉字作为图中一个节点,同时加入子词和拼音节点,依次在图中的“词语-子词-单字-拼音”节点间建立连边(如图8所示),根据字词之间在拼音和构成上的编辑距离...特别地,本文重点在同音字、平舌音、翘舌音以及子词序列等类型的节点间建立了连边,以保证同音字、易混字在图中可达,同时子词(subword)的引入在一定程度上保留了文本的语序特征。...五、总结 本文回顾了NLP领域当前主要的文本分布式表示学习方法,针对中文搜索场景下同音词、易混词等文本的相似匹配问题,尝试从图计算的角度提出一种词向量训练方法,使得模型学习到的词向量在中文词形学角度相近的词语在向量空间中也拥有较近的距离

    1.1K2216

    自然语言处理之文本卷积

    *注:本文仅适用于已了解图像卷积过程的童鞋们 自然语言处理之文本卷积 1.文本的向量表示 2.文本的1维卷积 3.池化 1.文本的向量表示 在文本处理时,首先要将文本用向量表示出来。...1.词袋模型 •每个单词用一个one-hot vector来表示 •将每个单词的向量相加得到文本的向量表示 •向量的长度会很长,并且会稀疏 2.word2vec •用word2vec embeddings...来表示每个单词 •每个向量的长度减少,并且是稠密向量 •将每个单词的向量相加来得到文本的向量表示 2.文本的1维卷积 3.卷积核 卷积核的宽度和词向量的长度相同,行数代表n-grams中的n,即有n...行则这个卷积核一次能卷积n个词向量的信息 4.向量的距离 在word2vec中,意义越接近的词会有越接近的向量表示,用cosine距离来表示就会越小 5.值 每次经过卷积操作得到一个值,...这个值越大说明被卷积的词向量(n个)和卷积核的距离越小,也就意味着表示的意义接近。

    1.5K160

    用机器学习来计算工作技能的匹配度

    这个项目的总体思路是揭示简历上展现的技能背后的语义相似性和关系。一种基于语义的评估工作技能相似性的方法有许多的潜在应用场景,它主要通过理解简历中的文本从而在简历中发现技能之间的关系。...虽然有其他方法来判断工作技能之间的语义相关度,但机器学习技术带给我们更有趣和强大的结果。 II. 词向量 该机构为我们提供了大约250,000份简历的文本数据。...也许部分读者还不熟悉Word2vec,Word2vec技术用单词在文本中的相隔距离作为相关性的指标。...具体来说,Word2vec创建了一个共现矩阵,用来表示文本集中某个单词在一个“窗口”范围内与另一个单词相邻出现的频率。用户可以调节窗口大小,即相邻单词的个数。...簇之间的距离度量与K-Means方法中对独立样本的距离度量是不一样的,实际上如何在集群之间实现这种“联动方法”有几个不同的选择。

    1.3K70

    多模态+Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配

    一对一匹配方法通常是分别提取图像和文本的全局特征表示,然后利用结构化或者典型相关分析的目标函数将它们的特征投影到一个共同空间,使得相似的成对图像文本在空间中的距离接近,即相似性高。...通过引入结构化稀疏约束,我们可以在多模态子空间学习的同时自动区分不同视角之间的判别性,进而有效建模草图与其对应自然图像之间的一致特性。...在情景识别任务中,算法需要同时识别图中所展示的动作以及参与完成这个动作的各种角色,比如主语、宾语、目标、工具等等。...其中,上层LSTM(图中红色)用来建模输入视频序列的视觉特征,第二层LSTM(图中绿色)从文本输入以及视频序列的隐性特征,来建模最终的表达语言。...2)从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配,在此基础上,通过加入三元组的限制条件,来提高匹配精度。遵循的原则为:在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时,最大化不同模态不同语义数据之间的距离。

    2.4K20

    深度学习和自然语言处理中的Attention和Memory机制

    Attention在神经网络领域有着很长的历史,尤其是在图像识别领域。...然而,我们似乎无法把一个很长的句子所包含的所有信息编码成一个向量,然后解码器仅根据这个向量生成完美的翻译,这种假设显得不可理喻。我们假设原文句子长度有50个单词。...英文译文的第一个单词可能与原文的第一个单词高度相关。但这意味着解码器必须考虑50步之前的信息,而且那段信息需要以某种形式已经被编入向量中。众所周知,RNN在处理这类长距离依赖关系时会出现问题。...尤为重要的是我们让模型根据输入的句子以及已经产生的内容来决定参与什么。因此,在形式非常相似的语种之间(如英语与德语),解码器可能会选择顺序地参与事情。...在将来,我们很可能看到记忆机制和attention机制之间有更清晰的区别,也许是沿着Reinforcement Learning Neural Turing Machines,它尝试学习访问模式来处理外部接口

    1.7K50

    Sentry中的Web指标学习

    这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像(images)、SVG 或文本块(text blocks)。视口中最大的像素区域,因此最直观。...CLS 分数代表了破坏性和视觉不稳定转变的程度,而不是使用持续时间来表示此 Web 指标。 使用影响和距离分数计算每个布局偏移分数。影响分数是元素在两个渲染帧之间影响的总可见区域。...距离分数测量它相对于视口移动的距离。...首次内容绘制 (FCP) 首次内容绘制 (FCP)测量第一个内容在视口中呈现的时间。这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像、SVG 或文本块。FCP 经常与首次渲染(FP)重叠。...您可能还想在直方图中查看与事务相关的更多信息。单击所选 Web 指标下方的“在发现中打开(Open in Discover)”以构建自定义查询以进行进一步调查。

    2.3K00

    这五个秘密是你要知道的

    译 | 张大倩 编 | 丛 末 长短期记忆网络(LSTM),作为一种改进之后的循环神经网络,不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题,还能够解决神经网络中常见的梯度爆炸或梯度消失等问题,在处理序列数据方面非常有效...在自然语言文本中,这种问题,完全有可能在相关信息和需要该信息的地方出现很大的差异。这种差异在德语中也很常见。 ? 为什么RNN在长序列文本方面存在巨大的问题?...首先,你要计算输入门的值 i_t,由于激活了sigmoid函数,值落在0和1之间;接下来,你要tanh激活函数在-1和1之间缩放输入;最后,你要通过添加这两个结果来估计新的细胞状态。...上图中没有输出门,在每一步都输出完整的状态向量。但是,增加了一个新的门控制器,它控制之前状态的哪一部分将呈现给主层。...2、堆叠LSTM细胞 通过对齐多个LSTM细胞,我们可以处理序列数据的输入,例如下图中有4个单词的句子。 ? LSTM单元通常是分层排列的,因此每个单元的输出都是其他单元的输入。

    1.3K30
    领券