句子

目录 数学建模 函数模型 英中陈述句语序关系 Rule1 公式使用规则 识别中英文逻辑差异 寻找主干成分 主语 谓语 宾语 插入语 中译英寻找主干技巧 短语的三种形式 排序 内部排序运行算法 R1 并列排序运行算法 R2 复杂句子运用套路 双黄蛋模型 单黄蛋模型 翻译基本套路技巧 小试牛刀 例句1 数学建模 函数模型 因为中文与英语不同，中文并没有疑问句式，而是通过疑问词组成疑问句，语序不会发生变化。 这是一本书。 This is a book. 这是一本书吗？ Is this a book? 以下公式基于陈述句建模，理科推导公式： f(x)=y y是函数值，x是自变量，f()是对应法则，假设英语是x，翻译中文是f()，那么翻译出来的中文意思就相当于y 英中陈述句语序关系 Rule1 英语： （ 状 1 ） 主 （ 定1 ） 谓 （ 状2 ）（ 宾 ）（ 定2 <font color=red>状1） 中文： ( 状 1 定1 ） 主 （ 状2 ） 谓 （ 定2 ） （ 宾 ） （ 状 1 ） 蓝色 表示英中顺序相反， 红色 表示中英文顺序一致 注意事项： 有一个特例，当宾语后面没有其他东西的时候，状语2需要放宾语后面，因为英语习惯是头轻脚重 例如：I love you very much 不能改成 I love very much you 在公式里面

题目描述 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符 输入描述: 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。 输出描述: 得到逆序的句子 解法1（C语言）： #include<stdio.h> #include<string.h> int main() { char str[1000]; char *p; gets(str); while(p = strrchr(str, ' ')){ printf("%s ", p + 1); *p = '\0'; } printf("%s", str); return 0; } 解法2（Python）： stc = input() lst = stc.split() for x in lst[::-1]: print(x, end = ' ') 来源： 51CTO 作者： Yuanmes 链接： https://blog.51cto.com/13614527/2468517

884. 两句话中的不常见单词 给定两个句子 A 和 B 。 （ 句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。） 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次，在另一个句子中却没有出现，那么这个单词就是 不常见的 。 返回所有不常用单词的列表。 您可以按任何顺序返回列表。 示例 1： 输入：A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出：["sweet","sour"] 示例 2： 输入：A = "apple apple", B = "banana" 输出：["banana"] 提示： 0 <= A.length <= 200 0 <= B.length <= 200 A 和 B 都只包含空格和小写字母。 解法一 //时间复杂度O(n), 空间复杂度O(n) class Solution { public: vector<string> uncommonFromSentences(string A, string B) { unordered_map<string, int> um; istringstream iss(A + ' ' + B); while(!iss.eof()) { string str; iss >> str; um[str]++; } vector<string> res; for

这节课听的比较云里雾里，充斥着各种语言学的术语。 主要内容 课程内容 为什么我们需要分析句子结构(Sentence Structure) 上下文无关文法(Context-free grammar) 语意不清问题(Ambiguity) 基于依存关系的文法(Dependency grammar) 依存分析(Dependency Parsing) 如何进行依存分析(How to parse) 基于转移的依存分析(Transition-based Dependency parser) 课程内容 这节课主要就是描述了句子的句法结构，描述了两种不同的观点下如何分析句子结构。随后还展示如何建立一个依存分析器(Dependency Parser)。 为什么我们需要分析句子结构(Sentence Structure) 理解句子结构可以帮助我们解释自然语言。人的语言就是将不同的词语组织成不同的部分，然后通过这些不同的部分传达复杂的语意。 上下文无关文法(Context-free grammar) 上下文无关文法是一种基于成分的文法，所谓上下文无关指的是这种文法与具体的词汇无关，我们只关注词语本身的属性。实际上，这种文法形式就是我们在初高中学习的英语语法。 首先，我们为每一个词指定一个 种类(Category) ，实际上也就是我们常说的词性，比如 名词(Noun) ， 动词(Verb) ， 连词

题目描述 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符 接口说明 /** * 反转句子 * * @param sentence 原句子 * @return 反转后的句子 */ public String reverse(String sentence); 输入描述: 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。 输出描述: 得到逆序的句子 示例1 输入 I am a boy 输出 boy a am I Java：要求了接口名称和输入输出 1 import java.util.Scanner; 2 3 public class Main { 4 5 /** 6 * 反转句子 7 * 8 * @param sentence 原句子 9 * @return 反转后的句子 10 */ 11 public static String reverse(String sentence){ 12 String[] s = sentence.split(" "); 13 String[] end = new String[s.length]; 14 String ends=""; 15 for(int i = s.length - 1; i>=0;i--){ 16 if(i ==

题目描述：将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符 接口说明 /** * 反转句子 * * @param sentence 原句子 * @return 反转后的句子 */ public String reverse(String sentence); 输入描述: 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。 输出描述: 得到逆序的句子 输入例子: I am a boy 输出例子: boy a am I 1 #include<iostream> 2 #include<stack> 3 #include<string> 4 using namespace std; 5 int main() 6 { 7 stack<string> ss; 8 string s; 9 while(cin>>s) 10 { 11 ss.push(s); 12 } 13 while(!ss.empty()) 14 { 15 cout<<ss.top(); 16 ss.pop(); 17 if(!ss.empty()) 18 cout<<' ' 19 } 20 cout<<endl; 21 } 1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 using

将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I”， 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符。 （说声悄悄话，可以很自然的联想到向量这种增强版的数组这种数据结构来嘞！！！） Less words,and more codes: First: use vector<string> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { string s; vector<string> vs;// 这种宏观的思维调运待我熟稔之！ while(cin>>s) vs.push_back(s); for(int i=vs.size()-1;i>0;i--) cout<<vs[i]<<" "; cout<<vs[0]<<endl; return 0; } Second: use stringstream: //此处待追寻之：https://blog.csdn.net/sunshineacm/article/details/78068987 1 #include<bits/stdc++>h> 2 using namespace std; 3 int main() 4 { 5 string s; 6 getline(s); 7 stringstream ss

题目描述 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符 接口说明 /** * 反转句子 * * @param sentence 原句子 * @return 反转后的句子 */ public String reverse(String sentence); 输入描述: 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。 输出描述: 得到逆序的句子 示例1 输入 复制 I am a boy 输出 复制 boy a am I思路：rfind找到空格然后字符串截取注意读取使用getline,应该是跟cin直接读取的两个空格不一样，全角的问题 #include <iostream> #include <string> using namespace std; int main() { 　　string str; 　　string index; 　　int pos = 0; 　　getline(cin, str); 　　pos = str.rfind(" "); 　　while (pos >= 0) { 　　　　index += str.substr(pos + 1); 　　　　index += " "; 　　　　str = str.substr(0, pos); 　　　　pos =

本文主要介绍CMU在2016年发表在ACL的一篇论文： Hierarchical Attention Networks for Document Classification 及其代码复现。 该论文是用于文档级情感分类（document-level sentiment classification）的，其模型架构如下： 整个网络结构包括四个部分： 　　1）词序列编码器 　　2）基于词级的注意力层 　　3）句子编码器 　　4）基于句子级的注意力层 　　整个网络结构由双向GRU网络和注意力机制组合而成，具体的网络结构公式如下： 词序列编码器 给定一个句子中的单词 ，其中 i 表示第 i 个句子，t 表示第 t 个词。通过一个词嵌入矩阵 将单词转换成向量表示，具体如下所示： 接下来看看利用双向GRU实现的整个编码流程： 最终的 词级的注意力层 注意力层的具体流程如下： 上面式子中， 是 的隐层表示， 是经 softmax 函数处理后的归一化权重系数， 是一个随机初始化的向量，之后会作为模型的参数一起被训练， 就是我们得到的第 i 个句子的向量表示。 句子编码器 也是基于双向GRU实现编码的，其流程如下: 公式和词编码类似，最后的 也是通过拼接得到的 句子级注意力层 注意力层的流程如下，和词级的一致 最后得到的向量 就是文档的向量表示，这是文档的高层表示

在我们的英语学习中会遇见许多的句子，然后这些句子在组成一段话，一篇篇文章。那我在上一篇已经介绍了我们句子中的成分，那么在这篇文章里我将介绍句子成分构成的基本句型。 英语的句子按其结构可分为三种，简单句、并列句、复合句。其中简单句又分为五种基本句型，所以，我们今天要学习的就是简单句这个最基础的种类，掌握了简单句，那么学习下面的句型就会简单了一些。 参考网址： https://baijiahao.baidu.com 一、主语+谓语 我们知道，一个句子就是为了说明一件事（或表达一种感情），最简单的表达方式，就是“谁，怎么样了”。这里的“谁”，就是句子的主语，它的内涵很丰富，可以是人、物、某种行为等。“怎么样了”，就是句子的谓语，由动词充当。那么：主语+谓语，即构成一个最简单的句子。 eg:I dance. 汉意：（我跳舞） 这句话中：主语是： I 谓语是： dance She died. 汉意：（她死了） 这句话中：主语是：She 谓语是： died 注意：（1）这种句型中的动词大多是不及物动词，这些动词常见的有：take place, happen, break out, appear, disappear, apologize, arrive, come, die, exist, fall, rise, hang(可作及物动词或不及物动词)等等。 （2）有些动词如wash, sell