英语好词。

本文介绍了英语中与媒体相关的词汇,如radion,video,audio,强调了英语中被动语态的常见使用,并通过端午节的例子说明了如何用被动语态表达。此外,文章还探讨了文化活动的意义,以及科技对社会和价值观的影响。

radio n. 收音机,广播节目

video n. 视频

audio n. 音频

注意这三个的拼写。radio是有放射的含义,所以是ra打头。audio是音频,要张大嘴巴说话,所以是au打头。video比较特殊,最后是deo结尾,这个要记住。

theft n.偷盗 thief n.小偷

wake up to 意识到 察觉到

disappear into the distance 消失在远方

(v+into the distance 做什么向远方,比如飞向远方 fly into the distance 飞向远方)

out of question 毫无疑问 absolutely

out of the question 不可能地 impossible

怎么记呢?possible 和 impossible差了一个im就相当于中间差了一个the 多了一部分就是不可能,少了一部分就是可能

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英语里面通常习惯使用被动语态,这个要习惯过来。比如很多中文的表达用的是主动的语态,用英文说的话,使被动的用法可能会更加地地道

eg. 我们通常在每年的五月初五庆祝这个节日。

使用被动语态就是: it is celebrated each year on the fifth day of the fifth lunar year.

我接触到.....= i learned about......   i learnde about this festival when i was very little.

给我买了..... = bring me sth

端午节就应该吃粽子 = zongzi should be eaten on the festival (被动)

一个万能拓展当谈论到某种事物或者是玩具或者是喜欢的事物的时候,可以说:我之前很喜欢谈,但是现在不喜欢了,我也不知道为什么,我猜我的喜好在这几年发生了变化吧。i used to be a big fan of it. but now , not so much, i don't know why, i guess my preference has just changed over the years.)

一个万能拓展当你谈论到某个活动的时候,你可以举个例子,例子就是:我在某某省份,看到了一个活动,很多人都参加了,那些人竭尽全力在干啥为了啥,同时数以百计的人站在旁边喝彩,包括我,我从来没看过这样壮观的景象,这是一个非常有趣的活动。

a few years ago, i was in jiangxi province and watched a ....。 many people took part in that and thay worked extremely hard to do .... for .... meanwhile hundreds of people standing on the either side of way cheered them on , including me。it was a tremendous scenery i had never before. it was very fun activity.)

让大家更亲密 = it brings people closer together—family members, friends and even strangers

有很大的意义 = it holds great cultural and historical significance 

弘扬价值观 = promote values such as patriotism

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whether or not 

regardless of whether 

even if 

even though

这四个意思都是一样。都是表示:不管是否,尽管。表示让步。

state-run 公立的

unscathed adj 没有受伤的 未收到伤害的

relatively adv 比较地 基本上

the tool is relatively easy to use. 这个工具基本上用起来很容易(这个工具用起来还是比较容易的)

hold a special place in my heart 在我心里有特殊地位

be captivated by 被...迷住

vibrant colors 鲜艳的颜色

tropical birds 热带鸟

fluttering around in the aviary{'eivi2ri} 在笼子里飞来飞去

dispense with 摒弃 不用(特殊用法 相当于vt)

dispense 原意的是分配 分发

heavy rain 大雨 暴雨

flooding 洪水(现象 不可数)

a particularly severe flood(可数)

cause a lot of damage and disruption 造成了很多破坏和对生活的干扰

quite scary and unsettling 十分害怕和不安

one of the greatest successes 最伟大的成就之一

it has been achieved through 他是通过.....实现的

the development of global economies 全球经济发展 

scientific progress 科学进步

we still haven't reached a point where +句子 我们仍然没有达到这样的情况...

less than helpful 一点也没有帮助

less definite 不太确定 (用less削弱definite这个确定 变成 definite)

another issue is the extent to which the technology influences. 另一个问题是科技影响的程度。

什么什么的程度 就是 the extent to which +句子

wear off vi 逐渐消失 失效

在对面 —— across from或者opposite 都是介词短语,介词的词性。

the grocery store is across from the bank .

(值得一提,aross 中间可以加过了那个街 表示某某街对面的,而不仅仅是对面的)

across the queen avenue from where we are standing, 在我们所站之处的皇后街对面

the people sitting opposite us looked familiar. 坐在我们对面的人看起来很熟悉。

eccentric 古怪的 性情乖张的

erratic 不规律的(可以描述性情)

 

 

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于LDA主题模型处理数据的问题。用户问的是,LDA是对已经分好的文件进行分析,还是对源文件分后再处理。首先,我得回忆一下LDA的基本流程。 LDA,也就是潜在狄利克雷分布,是一种主题模型,用于从文档集合中自动发现主题。通常,LDA处理的是袋模型,所以输入数据需要是已经分好的文档,每个文档表示为的集合,可能还会去除停用、进行干提取等预处理步骤。 用户可能对自然语言处理的基本流程不太清楚,所以需要解释预处理步骤的重要性。比如,原始文本需要先被分,因为LDA无法直接处理连续的文本,它需要将文档转换成频向量或者类似的表示。 接下来,我应该分步骤说明处理流程。首先是原始数据,然后分,接着去除停用、标准化,最后才是应用LDA。这样用户就能明白LDA的输入是处理后的分结果,而不是原始文本。 然后,我需要给出一个具体的例子,比如用Python的gensim库演示如何分并应用LDA。代码示例应该包括分、去停用、创建典和语料库,然后训练模型。这样用户能直观看到流程。 在解释代码时,要强调每个步骤的作用,比如Tokenizer的作用,停用列表的应用,以及如何将分后的文档转换为模型可接受的格式。同时,指出LDA模型接受的输入格式是袋表示,即每个文档由ID和频率组成。 最后,提出相关问题,帮助用户深入理解。可能的问题包括LDA与其他模型(如LSA)的区别,处理中文分的注意事项,超参数调整的影响,以及结果的评估方法。这些问题能引导用户进一步探索相关知识。</think>LDA主题模型需要处理的是**已经分好的文本数据**。完整的处理流程应该是: 1. 原始文本 -> 2. 分 -> 3. 去停用/标准化 -> 4. LDA分析 以下是Python实现的核心代码示例(使用gensim库): ```python from gensim import corpora, models import jieba # 中文分工具 # 1. 原始文本 raw_docs = [ "深度学习需要大量的计算资源", "神经网络通过反向传播优化参数", "Transformer模型改变了NLP领域格局" ] # 2. 分处理 stop_words = set(["的", "了", "通过", "需要"]) # 停用表 tokenized_docs = [] for doc in raw_docs: words = list(jieba.cut(doc)) # 中文分 filtered = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 1] tokenized_docs.append(filtered) # 3. 创建典和语料 dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_docs) corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in tokenized_docs] # 4. 训练LDA模型 lda_model = models.LdaModel( corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=2, passes=10 ) # 输出主题结果 print(lda_model.print_topics()) ``` 代码解释: 1. `jieba.cut()` 完成中文分,英文可使用nltk的word_tokenize 2. 停用过滤和长度过滤是常见的预处理步骤 3. `doc2bow` 将分结果转换为(ID,频)的向量表示 4. LDA模型接收的输入是袋表示的语料库
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