《百词斩》专题

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冠词（Article）在中文里不存在，但英文中存在，而且随处都是。最常见的（估计也是最短的）单词a就是冠词，这一点估计人人都知道。按照维基百科（http://en.wikipedia.org/wiki/Article_%28grammar%29）的说法（我已经翻译为中文）： 在使用冠词的语言中，除去例外情况，通常每个普通名词在表达出来时都关系到一定程度的确定性（确定的或非确定的），所以许多语言要给

aiodns     异步DNS解决方案     https://pypi.python.org/pypi/aiodns asyncio     写单线程多并发代码的协程库，通过套接字和其他资源进行多路复用的I/O访问，运行网络客户端和服务器 ，还有其他相关内容。     相关参考信息请看PEP 3156     https://pypi.python.org/pypi/asyncio/ call

编程语言在词法上看起来惊人地相似，无论是函数式、过程式、声明式还是面向对象语言，看起来几乎都是一样的。这很棒，因为我们只需要学习一次如何描述标志符和整数，没有太大的变化，就可以把它们应用到大多数编程语言上。正如语法分析器以及词法分析器使用规则去描述各种语言构造体一样，我们要使用基本相同的表示法。唯一的区别是语法分析器识别在记号流中的语法结构，而词法分析器识别在字符流中的语法结构。 因为词法分析和语

在查看 '-ios uiautomation' 搜索策略时了解 谓词(Predicate) 十分必要。 UIAutomation JavaScript API有下列几种非常有用的方法: (UIAElement) UIAElementArray.firstWithPredicate(PredicateString predicateString) (UIAElementArray) UIAEleme

什么是关键词影响力？ （暂时在移动端上线） 关键词影响力，是百度搜索资源平台针对站点对于关键词数据分析的需求，推出的全新概念。 站点关键词影响力：在具体关键词下，站点获得的收益对应的关键词影响力； 最大关键词影响力：在具体关键词下，获得收益最高的站点影响力； 整体关键词影响力：在具体关键词下，百度为全部站点带来的全部收益产生的影响力总值； 关键词影响力算法复杂，涵盖该关键词下百度搜索可以为站点带来

基础教程介绍了基本概念，特别是对象和类。 进阶教程对基础教程的进一步拓展，说明Python的细节。希望在进阶教程之后，你对Python有一个更全面的认识。 之前我们说了，列表是Python里的一个类。一个特定的表，比如说nl = [1,3,8]，就是这个类的一个对象。我们可以调用这个对象的一些方法，比如 nl.append(15)。 我们要介绍一个新的类，词典 (dictionary)。与列表相似

1.1.1. 设备热词和拦截器 1.1.1. 设备热词和拦截器 设备热词 用户可以在开发平台语音接入处添加设备热词，可以提高本类型设备上 ASR 语音识别的准确率。当设备接收到语音时，ASR语音识别会优先命中热词。每个设备最多可以添加10组热词，每组热词最多500个，每个词最长不超过16个字。 为您的设备添加全局热词 您添加热词组，不与任何技能关联时，则将作为全局热词处理，即该类型的设备使用任意技

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问题内容： 我想检查Python程序中英语词典中是否有单词。 我相信可能会采用nltk wordnet接口，但是我不知道如何将其用于如此简单的任务。 将来，我可能想检查单词的单数形式是否在字典中（例如，属性->属性->英语单词）。我将如何实现？ 问题答案： 要获得更大的功能和灵活性，请使用专用的拼写检查库，例如。有一个教程，或者您可以直接学习： 带有一些词典（en_GB，en_US，de_DE，f

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问句解析的过程 一般问句解析需要进行分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、句法分析以及查询问句分类等。这些事情我们从头开始做无非是重复造轮子，傻子才会这么做，人之所以为人是因为会使用工具。网络上有关中文的NLP工具有很多，介绍几个不错的： 第一个要数哈工大的LTP(语言技术平台)了，它可以做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术 第二

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