机器学习：2.NPL自然语言处理
2020-12-13 14:10
标签：自然语言 upper 机器学习 多对一 bsp 返回 style 入门 数组 1. 词带的简单解释： 每一个词出现了多少次，缺点是不知道顺序 2.seq2seq自然语言处理的核心 RNN: 一对一：输入一个，输出一个 一对多：输入一个，输出多个 多对一：输入多个，输出一个 多对多：输入多个，输出多个 原始数组： 改变一次的数组： 改变两次的数组： 改变三次的数组 结果输出： greedy decoding 避免最佳的回答方式，使用其他的解码方式 beam search decoding 从最佳回答中，选择几种方式，给出其他解决方案 基本的技能用法： 字符串操作：1.空格处理：strip（）函数默认是去重空格，而且是左右两边的空格一起去重 字符串的大小转化 字符串的反转 字符串子串的查找 机器学习：2.NPL自然语言处理 标签：自然语言 upper 机器学习 多对一 bsp 返回 style 入门 数组 原文地址：https://www.cnblogs.com/meloncodezhang/p/11552365.html
二：入门自然语言处理
demo = " hello world! "
ret1 = demo.upper()
print(ret1)
HELLO WORLD!
ret2 = demo.lower()
print(ret2)
hello world!
demo = " hello world! "
ret1 = demo[::-1]
print(ret1)
# 结果：!dlrow olleh
demo = " hello world! "
ret1 = demo.find("h")
print(ret1)
# 结果：1 返回索引