我想知道是否有一个方法使用boost :: split来分割一个字符串,使用整个字符串作为分隔符.例如:
str ="xxaxxxxabcxxxxbxxxcxxx"
有没有一种方法来分析这个字符串使用"abc"作为分隔符？因此返回:
结果将是字符串"xxaxxxx"和"xxxxbxxxcxxx"
我使用"is_any_of"谓词知道boost :: split,但是调用"is_any_of("abc")"会导致将字符串拆分为单个字符'a','b'和'c',这不是我想要的.
任何帮助,将不胜感激.
谢谢
PPI和Perl :: Critic允许程序员在他们的Perl程序的语法中检测某些东西.
有什么类似的东西可以标记/解析C并让你有机会编写一个脚本来处理这些信息吗？
我现在正在阅读编译器和解析器架构,我想知道一件事......当你有XML,XHTML,HTML或任何基于SGML的语言时,词法分析器的作用是什么以及令牌是什么？
我读过,令牌就像为词法分析器准备的单词一样.虽然我没有找到用于语言行C,C++,Pascal等的令牌的问题,其中有关键字,名称,文字和其他由空格分隔的类似字符串的字符串,但是我有一个问题,因为它没有'任何话!它只是与标记(标签)交错的纯文本.
我心里想,可能是这些标签和纯文本片段都是令牌,类似的东西:[TXT][TAG][TAG][TXT][TAG][TXT][TAG][TAG][TXT]....这将是比较合理的,因为SGML并不关心有什么标记分隔符中<和>(当然,它识别特殊处理的说明和定义时,它创立?或!为下一个字符,评论属于该组太),和SGML标记生成器能是XML/HTML/XHTML解析器的基础.
但后来我意识到<标记内部可能会有一些字符作为其他语法的一部分:属性值: - /即使将<字符放在属性值中也不是很好(最好用<它),许多浏览器和编辑处理这些并将它们<视为属性值的一部分,而不是标记分隔符.
它使事情变得复杂,因为我没有看到通过词法分析器中的简单确定性有限自动机(DFA)识别标记的方法.看起来它需要一个单独的自动机上下文,当它在标签内时,另一个上下文遇到一个属性值时.这需要一堆状态/上下文我认为,所以DFA可能无法处理.我对吗？
你有什么看法？从标签(标记)和纯文本制作令牌是否合适？
在这里:http://www.antlr.org/wiki/display/ANTLR3/Parsing+XML
使用某种不同的技术:他们对待<和>(和</和/>)作为分隔标记,标签内,他们使用GENERIC_ID的令牌等他们通常将大部分工作转移到解析器上.但是他们还必须改变标记化器的上下文:它们在纯文本中使用不同的上下文,并且在标记中使用不同(但是他们忘记了属性值上下文我认为,因为第一次出现>将在标签中结束标记).
那么解析类似SGML的语言的最佳方法是什么？那个词法分析器真的用在那里吗？如果是,那么代币是什么字符串？
"正则表达式"一词中的"常规"是什么意思？
我听说有一次正规则是正规的,但不多了
是否有任何可用的解决方案(重新)从返回的Parser Tokens生成PHP代码token_get_all？其他用于生成PHP代码的解决方案也是受欢迎的,最好使用相关的词法分析器/解析器(如果有的话).
对你们来说应该很容易.....
我正在玩使用Boost的tokenizer,我想创建一个逗号分隔的令牌.这是我的代码:
string s = "this is, , , a test";
boost::char_delimiters_separator<char> sep(",");
boost::tokenizer<boost::char_delimiters_separator<char>>tok(s, sep);
for(boost::tokenizer<>::iterator beg= tok.begin(); beg!=tok.end(); ++beg)
{
cout << *beg << "\n";
}
我想要的输出是:
This is
a test
我得到的是:
This
is
,
,
,
a
test
更新
我正在建立一个节点/快速后端.我想创建一个只能与我的reactjs前端(私有API)一起使用的API.
想象一下,如果这是一个电子商务网站,我的用户将浏览产品,然后选择购买什么,并在订购时可能会或可能不会登录.
确保我的API仅适用于reactjs前端的最佳做法是什么？
当用户决定登录或者他们仍然是客人时会发生什么？
因此，如果我num_words在初始化时不传递参数Tokenizer()，那么在使用它来标记训练数据集后如何找到词汇量大小？
为什么这样，我不想限制分词器词汇量的大小来了解我的 Keras 模型在没有它的情况下的表现。但随后我需要将此词汇量大小作为模型第一层定义中的参数传递。
下面的代码将句子分成单独的标记，输出如下
"cloud" "computing" "is" "benefiting" " major" "manufacturing" "companies"
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()
doc = nlp("Cloud computing is benefiting major manufacturing companies")
for token in doc:
print(token.text)
理想情况下，我想要的是，将“云计算”放在一起阅读，因为它在技术上是一个词。
基本上我正在寻找一个双克。Spacy 中是否有允许 Bi gram 或 Trigram 的任何功能？
我正在尝试向预训练的 HuggingFace Transformers 模型的词汇表中添加一些新单词。我执行了以下操作来更改分词器的词汇并增加模型的嵌入大小：
tokenizer.add_tokens(['word1', 'word2', 'word3', 'word4'])
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
print(len(tokenizer)) # outputs len_vocabulary + 4
但是在我的语料库上训练模型并保存后，我发现保存的分词器词汇量没有改变。再次检查后发现上述代码并没有改变词汇量大小（tokenizer.vocab_size仍然相同），只有len(tokenizer)发生了变化。
所以现在我的问题是；tokenizer.vocab_size 和 len(tokenizer) 有什么区别？
nlp tokenize huggingface-transformers huggingface-tokenizers