【哈希-简单】1078. Bigram 分词

文本分类(二) | (3) 数据预处理 完整项目​​​​​​​ 本篇博客主要介绍一下数据预处理,包括构建词典/字典,构建数据集和迭代器以及使用预训练词/字向量对词/字嵌入矩阵进行初始化。 目录 1. 构建词/字典 2. 构建数据集和迭代器 3. 初始化词/字嵌入矩阵 4.构建数据集和迭代器(FastText) 1. 构建词/字典 def build_vocab(file_path, tokenizer, max_si... 阅读详情

【题目】
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。
【示例 1】
输入:text = “alice is a good girl she is a good student”, first = “a”, second = “good”
输出:[“girl”,“student”]
【示例 2】
输入:text = “we will we will rock you”, first = “we”, second = “will”
输出:[“we”,“rock”]
【提示】
1 <= text.length <= 1000
text 由一些用空格分隔的单词组成,每个单词都由小写英文字母组成
1 <= first.length, second.length <= 10
first 和 second 由小写英文字母组成
【代码】
【Python】

class Solution:
    def findOcurrences(self, text: str, first: str, second: str) -> List[str]:
        rs=[]
        slist=text.split(" ")
        for i in range(1,len(slist)):
            if slist[i-1]==first and slist[i]==second:
                if i+1<len(slist):
                    rs.append(slist[i+1])
        return rs
一种基于Bigram二级哈希的中文索引结构 为通过构建高速的中文索引结构来提高Off-line模式的串匹配速度,提出了一种基于Bigram二级哈希的中文索引结构。该索引采用中文GB2312编码处理中文汉字,以中文Bigram项作为词汇项,并实现了基于二级哈希的词汇表存储结构。实验数据显示,本文索引结构虽然占用存储空间为词索引的2倍多,但其匹配速度是词索引的4倍多。结果表明本文索引在中文匹配中具有速度优势。 立即下载

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2万+

bigram分词

N-gram: P(w1w2w3...wn)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w2,w1)...P(wn|wn-1,wn-2,...,w1)

Eliza1130的专栏 7496
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菜菜2022
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