2019-4-16 English learn

本文探讨了大脑的记忆存储原理,揭示大脑如何处理新旧记忆,避免信息过载。研究显示,大脑能有效管理记忆,即使面对海量信息也能保持高效运作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

生词

The brain is a seemingly endless library,whose shelves house[动词存放] our most precious memories as well as our lifetime’s knowledge.

大脑就像是一个无边无际的图书馆,架子上存放着我们最珍贵的记忆和我们毕生的知识.


Is there a point where it reaches capacity

是否有一个达到它最大限度的点


Brain are more sophisticated than that

大脑比它更精密


Reserchers demonstrated for the first time how this effect occurs in the brain.

研究人员首次说明了这些效果如何在大脑中发生


Most of us may sometimes feel the frustration of having old memories interfere with new, relevant

大多数的人们感到失望当旧的记忆干扰新的,有关记忆时


when we retrieve information,both the desired and associated but irrelevant information is recalled.

当我们检索信息时,希望的和关联但是无关紧要的信息被调取.


People with this rare condition often find their unusual ability burdensome.

有这种稀有能力的人经常发现这种能力是烦人的.


??正文结束??
### 如何在 Scikit-learn 中使用停用词 在处理自然语言数据时,去除常见的无意义单词(即停用词)是一个重要的预处理步骤。Scikit-learn 提供了 `CountVectorizer` 和 `TfidfVectorizer` 类来实现这一点。 #### 使用 CountVectorizer 处理停用词 通过设置 `stop_words` 参数为 `'english'` 可以自动加载英文停用词列表: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?' ] X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 如果需要自定义停用词列表,则可以通过传递一个字符串列表给 `stop_words` 参数[^1]: ```python custom_stop_words = ['the', 'is'] vectorizer_custom = CountVectorizer(stop_words=custom_stop_words) X_custom = vectorizer_custom.fit_transform(corpus) print(vectorizer_custom.get_feature_names_out()) ``` #### 使用 TfidfVectorizer 处理停用词 同样的方法也适用于 `TfidfVectorizer`,它不仅能够移除停用词,还能计算 TF-IDF 权重: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus) print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 对于中文或其他非英语语料库,可能需要构建自己的停用词表并将其作为参数传入上述两个向量化器中。
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