我正在尝试使用与https://thiloshon.wordpress.com/2018/03/11/build-your-own-word-sentence-prediction-application-part-02/中相同的代码来进行词级预测。输入的文本数据也在提到的链接中,我使用en_US.news.txt文件作为我唯一的输入文件。 library(quanteda)
library(data.table)
#read the .txt file
df=readLines('en_US.news.txt')
#take a sample of the df
sam
我想要这个作为我想要的向量
0,2,3,0,5,0,7,0,0
我使用了这些命令,但没有成功。
b <- c(1:9)
b
x <- replace(b,b==c(1,4,6,8,9),c(0,0,0,0,0)
x
g <- (gsub(c(1,4,6,8,9),c(0,0,0,0,0),b))
在应用这些命令之前,已经看到了。
在大多数地方,我已经看到,在准备训练数据和从语料库中进行下一个单词预测的标签时,我们使用一个固定的窗口大小,比如4长,然后扫描长度4的子序列为X,下一个标记为y。
例如:考虑一下这个句子"The quick brown fox jumps over the lazy dog"和一个大小窗口,比如4。
["The quick brown" , "fox"], ["quick brown fox", "jumps"], ["brown fox jumps", "over"], .....
package unl.cse.strings;
import java.lang.Character;
import java.lang.String;
public class StringUtils {
public static int longestCommonPrefix(String a, String b){
int sizeOfResult=0;
int size=0;
int i=0;
if (a.length() == 0 || b.length() == 0 ){
return siz
在这里,我以"abc "或" abc "的身份传递user_id。我正在使用DB2。现在我在数据库中有了abc,但即使在添加空间时,JPA也可以成功地找到id并返回对象。
我们对JPA中的空格有什么处理规则吗?
Test test = testRepository.findByUserId(user_id).orElseThrow(
() -> new UsernameNotFoundException("User Not Found with -> use
我正在做一个NLP项目,我希望对句子进行标记化,并获得不同标记词的数量。有时,我希望几个单词成为一个短语,而不要把短语中的单词计算在内。 我发现CountVectorizer在统计短语方面很有用,但我不知道如何删除短语中的单词。 例如: words = ['cat', 'dog', 'walking', 'my dog']
example = ['I was walking my dog and cat in the park']
vect = CountVectorizer(vocabulary=words,
我试图用很少的位置(点)来突出显示以下数据
plot(b$pos,b$log_p,col==ifelse(b$pos==c(14824849,13920386,14837470),90,100), pch=19, xlab='Chromosome 21 position', ylab='-log10(p)')
生成的情节只显示一个突出显示红色的点,并显示以下警告信息:
In b$pos == c(14824849, 13920386,14837470) : longer object length is not a multiple of shorter obj
假设我有一个长排序列表L={1,2,…,999,1000}和一个短排序列表S={22,255,623,732,876}。
在L中,我想搜索S的每一个元素,最有效的方法是什么?
到目前为止,我想出的方法是:
1. Binary search for 22. Record the lower bound=23
2. Binary search for 876. Record the upper bound=875
3. Binary search for 255 in the range [lower bound=23, upper bound=875].
4. Set lower bound=2
我是新来的论坛和r,所以请原谅草率的代码。
简而言之,我试图获得一个正态分布,迭代地使用从两个列表中提取的参数,以便在一个for循环中使用,该循环使用这些参数生成一个30x10000个随机样本矩阵。
第一个列表(List1)是数字向量的集合。第二个列表( List2 )有相应的值,我想用它作为rnorm中的标准偏差参数:即清单1的标准偏差中的向量1是List2中的Value1。
set.seed(1500) #set up random gen
var1 = rnorm(1:1000, mean = #mean of vector(i) from list1, sd = #value(i) f