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    爲了概括這個問題,我借用Zelenski CS類講義中的材料。而且,自從我幾年前從另外一位教師那裏學習這門課並且學習了C++的這種方法以來,這與我的具體問題有關。講義是here。由於我偶爾使用它,所以我對C++的理解很低。基本上,我有幾次需要編寫一個程序,然後回到課程資料中,找到類似的東西並從那裏開始。 在這個例子中(第4頁)Julie正在字符串函數中使用遞歸算法尋找一個單詞。爲了減少遞歸調用次數

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    我正在爲自定義語法編寫代碼,爲此我創建了一個在XML語法文件中使用的詞典文件。我想將我的軟件詞典作爲嵌入式資源添加到最終用戶,那麼我如何才能將它引用到XML中? 我的XML代碼 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <grammar version="1.0" mode="voice" root="Voice_Automator" xm

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    我想將綴合和分解表添加到GoldenDict的DSL Abby Lingvo格式。任何想法如何實現這一目標?

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    我有一個file.txt我想在C++中創建一個可以讀取該文件中的單詞的函數,並打印每個單詞以及它們出現的次數一個file2.txt 我正在做一些研究,我知道我可以使用解析器和作家,也是地圖類,請任何幫助嗎? bool Parser::hasMoreTokens() { if(source.peek()!=NULL){ return true; } else{ re

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    我的目標是將R用於基於詞典的情感分析! 我有兩個字符向量。一個用積極的話語,一個用消極的話語。 例如 pos <- c("good", "accomplished", "won", "happy") neg <- c("bad", "loss", "damaged", "sued", "disaster") 我現在有成千上萬的新聞文章的文集,我想知道每一篇文章, 我載體POS和NEG的許多元

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    我是編程領域的新手,我還沒有收到非常熱烈的歡迎。我一直在嘗試通過在線教程http://learnpythonthehardway.org/book/來學習python。我已經能夠通過這本書奮鬥了,直到練習48 & 49.那就是他讓學生變得鬆散並且說「你知道了」。但我根本不能。我知道我需要創建一個可能詞彙的詞典,並且我需要掃描用戶輸入以查看它是否與詞典中的任何內容相匹配,但這就是它!從我所知道的情況

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    我正在尋找一個簡單的俄語到英語單詞語料庫。它可以像csv一樣簡單,在第一列中列出俄語單詞,在第二列中列出等價的英語單詞。任何想法,我可以找到這樣的事情? NLTK工具包有這樣的東西嗎? 感謝

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    我之前的問題因模糊而關閉。我想要一個建議,我目前正在處理一個問題和答案的應用程序,我看到的方法是Parsing。這裏的想法是,程序將確定什麼類型的字被說,通過這樣做該程序將確定什麼是Topic/Idea上述問題。 例子: What is Computers? 什麼 - 疑問代詞。 is - verb。 計算機 - 主題。 計算機將在PDF/TXT文件中搜索單詞Computer。這裏的問題是Shou

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    讓我們想象一下,我們可以建立一個統計表,每個單詞在一些英文文本或書本中使用多少。我們可以收集圖書館中每個文本/書籍的統計數據。 將這些統計數據與對方進行比較的最簡單方法是什麼?我們如何找到統計相似的詞典的文本羣/文本羣?

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    我有一個包含單詞及其拼音的詞典。 這些詞都是小寫,所以不涉及區分大小寫的搜索。 詞典真的很大,我需要在我的應用程序啓動時快速加載它。 我寧願閱讀它,而不必單獨閱讀每個條目。 我想我存儲的方式,並加載它也會影響我如何保持詞彙記憶 謝謝你的任何想法。