我有一个家庭作业，目标是让一个词变成另一个词，一次只改变一个字符。我选择在Swift中完成，并使用标准BSD字典(/usr/share/dict/words)作为我的词源。下面的代码按预期工作。但是，对于某些组合，它运行得相当慢。例如，define->system我可以使用GrandCentralDispatch和并行处理来加快速度吗？非常感谢!importFoundationtypealiasCString=[CChar]//GetlistofwordsfromthestandardBSDdictionaryletwordList=try!String(contentsOfFile:
我有一个SFSpeechRecognizer从Apple的示例应用程序设置https://developer.apple.com/library/content/samplecode/SpeakToMe/Introduction/Intro.html我想知道是否有可能让识别器识别与其他先前识别的单词无关的单个单词。例如，现在的识别器会在说出“Scroll”时尝试造句，然后找到有意义的单词的最佳转录，所以当说出“Stop”时，它会将其更改为类似“下”，这在前一个词的上下文中更有意义。但这不是我想要的，因为我希望我的应用听取单个单词作为在收听时调用函数的命令。有没有什么方法可以实现该框架，
我想实现类似MediumiOS应用程序的效果，用于点击突出显示并显示工具提示。我一直在研究TextKit和其他一些stackoverflow问题对此有一些想法，还请建议什么是更好的替代方案。场景:预定义的静态文本在几个单词或短语中突出显示解决思路:使用UITextView来存储文本对文本内容使用属性字符串使用NSBackgroundColorAttributedName显示背景色通过layoutManager.characterIndexForPoint(...)检测选择在选择旁边显示工具提示使用这些pod之一显示工具提示AMPopTip、CMPopTipView、EasyTipVie
我是正则表达式的新手。是否可以匹配满足特定条件的单词之前的所有内容:例如这是一个测试--+++这是一个测试我希望它遇到以大写字母开头且下一个字符为小写字母的单词。这构成了一个恰当的词。然后我想删除那个词之前的所有内容。上面的例子应该产生:Thisisatest我只想进行此处理，直到它找到合适的词然后停止。如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢 最佳答案 替换^.*?(?=[A-Z][a-z])为空字符串。这适用于ASCII输入。对于非ASCII输入(Unicode、其他语言)，应用不同的策略。解释.*?Everything,until(
在python模式下，当我forward-word.光标从H跳到d(Hello_World)。但是在另一种模式下(shell-modeorc-mode)，光标会从H跳到_。我想要在Python模式下获得的结果，即使在其他模式下也是如此。我应该怎么办？PS:之前看到过类似的问题，搜索过，没找到。 最佳答案 我想你正在寻找这个:(modify-syntax-entry?_"w")下划线将被视为单词的一部分。此命令将更改syntaxtable您当前所处的模式。据我所知，无法全局更改语法。但是，您可以尝试修改标准语法表。大多数主要模式都继承
假设我向用户询问原始输入，他们说，“这是一条消息。”如果该原始输入包含“消息”一词，它将在此之后执行一个操作。我可以看看如何做到这一点吗？ 最佳答案 根据@knitti的评论，问题是你需要先将句子拆分成单词，然后检查:term="message"#termwewanttosearchforinput=raw_input()#readinputfromuserwords=input.split()#splitthesentenceintoindividualwordsifterminwords:#seeifoneofthewordsi
我正在尝试在keras中制作一个聊天机器人。我为词汇表中的每个词分配了自己的ID。一个训练样本如下所示:[000000323282839131921]->[2332893282318120000000]然后我使用Keras中的嵌入层将这些ID嵌入到大小为32的向量中。然后我使用LSTM层作为隐藏层。问题是我的输出是一个嵌入式ID的列表。[0.161021830.12381870.11596940.136887190.129641180.128488720.135158170.135821460.169197410.15453722...]如何将这些嵌入转换回我原始词汇表中的单词？这是我
我正在尝试使用Python中的Wordnet从动词中获取名词。我希望能够得到:从动词“创造”到名词“创造者”，'funded'=>'funder'VerbX=>NounYY指的是一个人我已经能够在另一边做到这一点:NounY=>VerbXimportnltkasnltkfromnltk.corpusimportwordnetaswnlem=wn.lemmas('creation')printlemrelated_forms=lem[0].derivationally_related_forms()printrelated_forms这是给定的输出[Lemma('creation.n.0
我正在使用Keras在数据集上训练LSTM模型，如下所示。变量“Description”是一个文本字段，“Age”和“Gender”是分类和连续字段。Age,Gender,Description22,M,"purchasedaphone"35,F,"shoppingforkids"我正在使用词嵌入将文本字段转换为词向量，然后将其输入到keras模型中。代码如下:model=Sequential()model.add(Embedding(word_index,300,weights=[embedding_matrix],input_length=70,trainable=False))m
当搜索表达式有多个单词并且我想执行startswith搜索时，我在使用search_fields时遇到问题我有课classFoo(models.Model):kw=models.CharField(max_length=255)...classFooAdmin(admin.ModelAdmin):search_fields=('^kw',)'^'表示我想执行startswith搜索。如果我正在寻找kw'foofuu'，django将执行查询:select*fromapp_foowhere`foo`.`kw`like'foo%'and`foo`.`kw`like'fuu%'这个查询显然给
