text-segmentation

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onClick関数が原因で「Uncaught SyntaxError：Unexpected token」エラーが発生しました。

JavaScriptを使用して動的にHTMLを追加しようとしていますが、htmlにはjs関数があります。私が何をしてもこのエラーが発生し続けるUncaught SyntaxError: Unexpected token }誰もこの問題を以前に持っていましたか？これは私の目を逃れています。.. 私のコードは次のとおりです。どこが間違って取得しています <?php foreach($fold

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2つのPunktSentenceTokenizerピクルファイルをマージするには？

私はNLTKにPunktSentenceTokenizerを訓練し、ピクルスファイル "learnt.pickle" を得ています ccopy_reg _reconstructor p0 (cnltk.tokenize.punkt PunktSentenceTokenizer p1 c__builtin__ object p2 Ntp3 Rp4 (dp5 S'_Token'

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セグメンテーションとコロケーション

私が実装している2つの機能の新しいアイデアを探しています。 1）テキストセグメンテーション機能： Ex: User Query: Resolved Query: ----------- --------------- It has lotsofwordstogether It has lots of words together

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文字列中の文字列内のサブストリングを数える方法 - Python

は.txtファイルの行数をカウントします。文字列には2つのサブストリングが含まれています。私は次のことを試してみました： with open(filename, 'r') as file: for line in file: wordsList = line.split() if any("leads" and "show" in s for s in word

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ループのためのmatlab

a.jpgとb.jpg のこれらの2つのイメージは、例えばcompフォルダに格納されているセグメントの画像を書きたいと思います。私は問題のセグメント化を繰り返す画像ごとに何度も何度も繰り返します。問題を解決できませんでした。は、ここに私のコード Resultado='C:\Users\Nurul\Desktop\picsegment'; srcFiles = dir('C:\Users\Nur

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Tesseract OCRを使用した文字セグメンテーションのみ

印刷された文書に対してテキストセグメンテーションを行いたい。私はすでに文書を文字セグメンテーションに分割していますが、いくつかの接触文字を満たすと失敗しました。私は単語を分割するためにTesseract OCRを使用したいと思います。私はTesseractがこの作業を行うことができると知っていますが、私はtesseractの内部コードを掘り下げずにアクセスする方法を知らないのです。誰か私に助言を与

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文書からのコンテンツの抽出

NLPでスキル、認定、職歴などのさまざまなセクションを持つ履歴書からコンテンツを抽出し、そのカテゴリごとにタグ付けしたいと考えています。私はさまざまな句読点でテキストを抽出するための基本的なルールを書くことができますが、場合によっては機能しない場合もあります。この場合、Automatic segmentationのヘルプが表示されます。この問題を解決する適切なアプローチは何ですか？ SKILL S

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この種の連結文字列を分割する方法： "howdoIsplitthis？"

は、私がこのような文字列があるとします。 "IgotthistextfromapdfIscraped.HowdoIsplitthis?" そして、私は生産したい：私はそれをどのように "I got this text from a pdf I scraped. How do I split this?" 行うことができますか？

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リンカ合成時の "compact unwind info"の意味

xcodeで生成されたリンクマップファイルを解析すると、リンカ合成セクションに "compact unwind info"という名前のデータがあります。 compact unwind info 858.57KB 858572 Unchecked 約858kbの領域が必要です。このスペースの実際のデータを知りたい。このサイズを減らす方法はありますか？リンカー合成部の総出力： compact

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Python - 引用符を含む文章を抽出するには？

text = "Trondheim is a small city with a university and 140000 inhabitants. Its central bus systems has 42 bus lines, serving 590 stations, with 1900 (departures per) day in average. T h a t gives app