小编Dai*_*ail的帖子

我有一个像这样的矢量:a = c(1:10)我需要删除多个值,例如:2, 3, 5

如何在向量中删除这些数字(它们不是向量中的位置)？

此刻我循环向量并执行以下操作:

a[!a=NUMBER_TO_REMOVE]

但我认为有一个功能可以自动完成.

我必须生成两个密钥(私有和公共)来加密公共文本,并让拥有私钥的用户解密文本.

有可能使用Crypto模块吗？

可能重复:
R脚本 - 从向量中删除NA值

我可以使用R从Vector中删除所有NA吗？

[1]  1 NA  3 NA  5

谢谢

我正在使用Smarty模板引擎.

我正在做一个简单的登录页面.如果有一些问题我设置了一个带有消息的变量命名错误,但如果不是我得到:

Notice: Undefined index: error

我怎么能检查这个变量是否存在？

我只做:

{if $error}<h1>{$error}</h1>{/if}

谢谢

我正在使用Node.js和Express Web框架(以及EJS模板引擎).当我必须打印变量时,我会执行以下操作:

<% if (value) { %>

<%= value %>

<% } %>

如果不打开其他括号,我可以做同样的事情吗？喜欢:

<% if (value) { PRINT VALUE } %>

这可能吗？如何打印变量？

我有一个简单的矩阵,如:

> a = matrix(c(c(1:10),c(10:1)), ncol=2)
> a
      [,1] [,2]
 [1,]    1   10
 [2,]    2    9
 [3,]    3    8
 [4,]    4    7
 [5,]    5    6
 [6,]    6    5
 [7,]    7    4
 [8,]    8    3
 [9,]    9    2
[10,]   10    1

我想得到这个结果:

      [,1] [,2]
 [1,]   10    1
 [2,]    9    2
 [3,]    8    3
 [4,]    7    4
 [5,]    6    5
 [6,]    5    6
 [7,]    4    7
 [8,]    3    8
 [9,]    2    9
[10,]    1    10

矩阵的确切反转.我怎么才能得到它？谢谢

我刚开始使用OpenNLP.我需要创建一个简单的训练模型来识别名称实体.

在这里阅读文档https://opennlp.apache.org/docs/1.8.0/apidocs/opennlp-tools/opennlp/tools/namefind我看到这个简单的文本来训练模型:

<START:person> Pierre Vinken <END> , 61 years old , will join the board as a nonexecutive director Nov. 29 .
Mr . <START:person> Vinken <END> is chairman of Elsevier N.V. , the Dutch publishing group .
<START:person> Rudolph Agnew <END> , 55 years old and former chairman of Consolidated Gold Fields PLC ,
    was named a director of this British industrial conglomerate .

问题是两个:

• 为什么我必须将这些人的姓名放在文本(短语)语境中？为什么不为每一行写一个人名？喜欢:

  <START:person> Robert <END>
  
  <START:person> Maria <END>
  
  <START:person> John <END>
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• 我怎样才能为该名称添加额外信息？例如,我想为每个名称保存信息男/女.

(我知道有些系统试图理解它读取最后一个字母,比如 …

我已经读过R只使用一个CPU.如何让R使用所有可用的内核来运行统计算法？

我想用低权限用户运行节点,是否可能？我需要使用框架Express.js

我刚开始使用Stanford CoreNLP,我想建立一个定制的NER模型来寻找人.

不幸的是,我没有为意大利人找到一个好的模型.我需要在简历/ CV文档中找到这些实体.

这里的问题是像那些文档可以有不同的结构,例如我可以有:

情况1

- Name: John

- Surname: Travolta

- Last name: Travolta

- Full name: John Travolta

(so many labels that can represent the entity of the person i need to extract)

案例2

My name is John Travolta and I was born ...

基本上,我可以有结构化数据(有不同的标签)或我应该找到这些实体的上下文.

这类文件的最佳方法是什么？在这种情况下,maxent模型可以工作吗？

编辑@ vihari-piratla

目前,我采用策略来找到左边有东西的模式,右边有东西,按照这种方法我有80/85%找到实体.

例:

Name: John
Birthdate: 2000-01-01

这意味着我在模式的左边有"Name:",在右边有一个\n(直到它找到\n).我可以创建一个很长的模式列表.我想到了模式,因为我不需要在"其他"上下文中使用名称.

例如,如果用户在工作经历中写入其他名称,则我不需要它们.因为我在寻找个人名字,而不是其他人.使用这种方法,我可以减少误报,因为我将查看特定模式而不是"一般名称".

这种方法的一个问题是我有一个很大的模式列表(1个模式= 1个正则表达式),所以如果我添加其他模式,它就不能很好地扩展.

如果我可以训练一个具有所有这些模式的NER模型,那将是非常棒的,但我应该使用大量文件来训练它.