给出第一个词 first 和第二个词 second，考虑在某些文本 text 中可能以 "first second third" 形式出现的情况，其中 second 紧随 first 出现，third 紧随 second 出现。对于每种这样的情况，将第三个词 "third" 添加到答案中，并返回答案
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2020-09-14 09:00:00
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1078. Bigram 分词
原创
2023-05-15 16:44:15
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# 深度学习bigram模型实现指南
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用深度学习方法实现一个bigram模型。Bigram模型是自然语言处理中的一种基本模型，它用于预测下一个词语出现的概率，通过这种模型我们可以实现一些有趣的应用，比如文本生成、自动翻译等。
本指南适用于具备一定编程基础的开发者，我们将使用Python编程语言和深度学习库TensorFlow进行实现。在开始之前，请
原创
2023-09-15 04:43:50
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# 在Python中实现Bigram的入门指南
在自然语言处理（NLP）中，**Bigram** 是指由两个连续的词构成的序列，它能够帮助我们分析语言的结构和特征。对于初学者来说，掌握如何在Python中实现Bigram是一项重要的技能。本文将为你详细介绍整个流程，并逐步引导你实现这一功能。
## 整体流程
实现Bigram的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
给出第一个词 first 和第二个词 second，考虑在某些文本 text 中可能以 “first second third” 形式出现的情况，其中 second 紧随 first
原创
2021-12-26 09:34:07
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# Python 实现 Bigram Hashing 教程
在自然语言处理（NLP）中，Bigram Hashing 是一种将二元组（两个相邻单词的组合）转换为哈希值的方法，用以捕捉文本数据中的某些特征。本文将介绍如何在 Python 中实现 Bigram Hashing，确保你能从中获得实用的知识。
## 整个流程
以下表格展示了实现 Bigram Hashing 的步骤：
| 步骤 |
Given words first and second, consider occurrences in some text of the form "first second third", where second comes immediately after first, and thir
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2020-08-13 13:58:00
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1078. Occurrences After Bigram*https://leetcode.com/problems/occurrences-after-bigram/题目描述Given words first and second, consid
原创
2022-05-30 10:26:45
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给出第一个词 first 和第二个词 second，考虑在某些文本 text 中可能以 "first second third" 形式出现的情况，其中 second 紧随 first 出现，third 紧随 second 出现。 对于每种这样的情况，将第三个词 "third" 添加到答案中，并返回答
原创
2022-09-16 07:19:55
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题目：原题链接（简单）解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)40ms (60.29%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)LeetCode的Python执行用时随缘，只要时间复杂度没有明显差异，执行用时一般都在同一个量级，仅作参考意义。解法一：def findOcurrences(self, text: str, first: str, second
原创
2021-08-26 10:40:36
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题目：原题链接（简单）解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)40ms (60.29%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)LeetCode的Python执行用时随缘，
原创
2022-02-18 11:47:31
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DescriptionGiven words first and second, consider occurrences in some t
原创
2022-08-11 17:25:07
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常见的分词算法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法。
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2023-06-02 10:26:23
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目录概述从序列到图Unigram 模型Bigram 模型实现 概述分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如: 研究所取
Task2 特征提取 (2 days)1. 分词 1.1 分词概念 1.2 词、字符频率统计 2. unigram、bigram、trigram 2.1 语言模型中unigram、bigram、trigram的概念 2.2 unigram、bigram频率统计；（可以使用Python中的
CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
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2023-12-16 20:06:58
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problem 1078. Occurrences After Bigram 题意 solution: 参考 1. Leetcode_easy_1078. Occurrences After Bigram; 2. string_find; 3. discuss; 4. string_substr;
原创
2022-07-10 00:36:24
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# 使用Python实现Bigram Hashing
在自然语言处理（NLP）领域，文本数据的处理和分析是一个重要的任务。Bigram模型是文本分析的一种基本方法，它通过考虑文本中相邻两个词的组合来捕捉上下文信息。本篇文章将探讨Bigram模型及其Hashing实现，提供Python代码示例，并强调其在数据处理和分析中的重要性。
## 什么是Bigram？
**Bigram**是一种基于组合
题目描述 这是 LeetCode 上的 1078. Bigram 分词 ，难度为 简单。 Tag :「模拟」 给出第一个词 first 和第二个词 second，考虑在某些文本 text 中可能以 "
原创
2022-05-20 16:28:59
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中文语言的机器处理直观上，一个自然语言处理系统最少三个模块：语言的解析、语义的理解及语言的生成。计算机处理自然语言最早应用在机器翻译上，此后在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。虽然已经产生了许多专业技术作用域语言理解的不同层面和不同任务，例如，这些技术包括完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解，但是还
