本讲座选自清华大学中国语言文学系邓盾老师于2016年1月19日在RONGv2.0系列——"语言语音语义与大数据技术"专场上所做的题为《建设多层对齐的汉英平行树库——理论动机及标注原则》的演讲。我今天讲的题目是一个为自然语言处理进行语言资源建设的课题。这个课题预设自然语言处理需
本讲座选自清华大学中国语言文学系邓盾老师于2016年1月19日在RONGv2.0系列——"语言语音语义与大数据技术"专场上所做的题为《建设多层对齐的汉英平行树库——理论动机及标注原则》的演讲。我今天讲的题目是一个为自然语言处理进行语言资源建设的课题。这个课题预设自然语言处理需
题目链接： 戳我 缩写词是由一个短语中每个单词的第一个字母组成，均为大写。例如，CPU是短语“central processing unit”的缩写。 函数接口定义： acronym(phrase); phrase是短语参数，返回短语的缩写词 裁判测试程序样例： /*请在这里填写答案 */phrase=input()print(acronym(
算符优先分析算法的本质就是在不断寻找最左素短语的过程。
摘自：英语中常见的8种插入语_其他语法_巴士英语网 (xiao84.com) 插入语就是指插在句子中间，对句子起补充或附加的说明的成分。插入语通常与句中其它成分没有语法上的关系，若将其去掉，句子结构仍然完整。插入语在句中主要起解释、说明、总结等作用，此外还可用于表示说话者的态度和看
好多小伙伴用的python编辑器还是jupyter notebook，有可能会遇到一个问题。就是jupyter notebook默认存储路径在C盘，而我们的python脚本在其他文件位置，想运行就非常麻烦。所以就希望能在指定文件夹快速打开jupyter notebook。目前常见的方法，就是在CMD命令窗口执行以下语句jupyter not
解析：人类很难手动汇总大型文本文档。文本摘要是NLP为源文档创建简短、准确和流畅的摘要问题。随着推送通知和文章摘要获得越来越多的注意力，为长文本生成智能且准确摘要的任务每天都在增长。通过首先计算整个文本文档的单词频率来自动汇总文本。然后，存储和排序100个最常用的单词。然
解析：人类很难手动汇总大型文本文档。文本摘要是NLP为源文档创建简短、准确和流畅的摘要问题。随着推送通知和文章摘要获得越来越多的注意力，为长文本生成智能且准确摘要的任务每天都在增长。通过首先计算整个文本文档的单词频率来自动汇总文本。然后，存储和排序100个最常用的单词。然
英语语法归纳 单词构成短语，短语构成句子。 在语法中，单词表现出来的是词义 + 词性；同样短语表现出来的除了意义还有充当句子成分。 1. 词性 在英语语法中，一共有十种词性，归纳如下。 名词动词形容词连词副词代词数词冠词介词感叹词 2. 句子成分
Title：END-TO-END CONTEXTUAL SPEECH RECOGNITION USING CLASS LANGUAGE MODELS AND A TOKEN PASSING DECODER 摘要： 自动语音识别（ASR）的端到端建模（E2E）将传统语音识别系统的所有组件融合到一个统一的模型中。尽管它简化了ASR系统，但在训练和测试数据不匹配时很难适应
编译原理1 基本概念 字母表Σ是一个有穷符号集合 字母表上的运算（乘积、n次幂、正闭包、克林闭包、串） 串上的运算（连接、前后缀、幂运算） 文法定义 <动词> 语法成分 eat 语言的基本符号 文法的形式化定义：G=(VT、VN、P、S) VT={apple，boy，eat，little} 终结符，token VN非终结符，用
引言 又为大家带来一篇经典论文的翻译，不过由于最近忙于找工作，所以本文只翻译了核心的部分，未完待续，有时间会补全的。 摘要 在本文中，我们提出了一个新的神经网络模型，叫RNN编码器-解码器模型，它包含两个RNN。一个RNN编码符号序列到定长向量，另一个解码该向量到另一个符号序列。编
今天使用 paramiko 连接跳板机，突然提示这个错误，大致意思是编码有问题，很纳闷，之前好好的，突然就不行了 起初怀疑是Python版本的问题，但是跟进错误去看了之后是编码问题，然后看了下最新的版本和我本地的版本，本地的版本不是最新的，于是卸载，安装最新的可以运行了。 (怀疑可能是
词性解释 CC: conjunction, coordinatin 表示连词 CD: numeral, cardinal 表示基数词 DT: determiner 表示限定词 EX: existential there 存在句 FW: foreign word 外来词 IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词 JJ: adjective or numeral, ordina
时序定位的局部-全局视频-文字交互 Abstract 摘要 本文针对文本到视频的时域定位问题，旨在识别与文本查询语义相关的视频时间间隔。我们使用一种新的基于回归的模型来解决这个问题，该模型学习为文本查询中的语义短语提取一组中级特征，这些特征对应于查询中描述的重要语义实体（参
完整性的概述 数据库的完整性：数据的正确性和相容性； 完整性和安全性区别 完整性：防范不合语义、不正确的数据；安全性：防范非法用户和非法操作； 5.1 实体完整性 关系模型的实体完整性—主码各不为空，总的不重复；CREATE TABLE中用PRIMARY KEY定义 插入或对主码列进行更新操作时，RDBM
淘宝千牛是每个淘宝商家必不可少的客服软件。对于很多的中小卖家来说，顾客咨询量增加时是很烦恼，因为顾客问的大多问题都是重复常见的，所以如果我们能提前设置好回复的话术，不但能很好快速地解决顾客的问题，还能很大程度上减少客服的很作量，提升工作效率。下面就给大家分享一些淘宝
先看看刚安装的搜狗五笔输入法的版本及相关信息如下： 搜狗五笔输入法4.2正式版(4.2.0.2056) 拼音系统词频: Nov 5 2020五笔系统词频: Nov 17 2020 查看自定义短语的信息：我的设置- 五笔词库管理-自定义短语-直接编辑文件：这里给出了自定义短语的配置及使用如下： ; 搜狗五笔输入
1 动词不定式短语的结构 动词不定式短语的主干是由 to + 动词原形构成，动词不定式短语内部的动词可以跟自己的宾语、状语、表语等成分。动词不定式短语整体上在句中起名词，形容词和副词的作用，可以担任除谓语以外的其它任何成分。 2 动词不定式短语在句子中的作用 2.1 动词不定
英语入门学习笔记，仅供参考。笔记内容摘抄自英语入门学习视频:视频地址,视频内容讲解生动有趣，非常推荐。 二、句子成分（谓语） 说明主语动作或者状态的词语。说明主语做什么或者主语是什么，主语怎么样的词语。 谓语分为两种:动作型谓语、状态型谓语。说明主语做什么的就是
英语入门学习笔记，仅供参考。笔记内容摘抄自英语入门学习视频:视频地址,视频内容讲解生动有趣，非常推荐。 三、句子成分（表语） 表语其实属于谓语的范畴，但不能说表语就是谓语，因为“系动词+表语”才是谓语。系动词和表语是不能分开的。没有系动词就没有表语；没有表语就没有系动词
形容词和副词我们都要关注如下内容 一、形容词 形容词一般表示为：.....的 形容词分为叙述形容词与性质形容词两类，而根据其在句中的位置又分为前置形容词和后置形容词 形容词的位置: 1、前置形容词： 1、a handsome boy 一个帅气的男孩 2、the young girl 那个年轻的女孩 3、my lit
（纯属为了记录自己学习的点滴过程，引用资料都附在参考列表） 1 基本概念 短语提取 在信息抽取领域，另一项重要的任务就是提取中文短语，也即固定多字词表达串的识别。短语提取经常用于搜索引擎的自动推荐，文档的简介生成等。 其颗粒度介于单词和句子之间，nlp一系列任务的颗粒度排序如
2020.12.7 翻译基本介绍 半小时完成⻓度为 140-160 个汉字内容涉及历史、文化、经济、社会发展 翻译标准（四级不要求这么高） 信：译文要准确, 不歪曲, 不遗漏, 不要随意增减 直译法：原文直接对应翻译达：不拘泥于原文形式, 译文通顺明白 意译法：换另一种说法，解决语言差异问题雅：选词语
在开放域web关键词抽取中引入多模态信息 摘要1.介绍2.相关工作2.1开放域Web关键字提取的发展2.2神经关键短语提取方法 3.模型3.1任务定义3.2模型结构3.3训练和关键短语预测 4.实验方法4.1数据集4.2基线和评估指标4.3实现和训练细节 5.实验结果5.1评价结果5.2关于视觉特征的
