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add过去式权威发布_add的用法及例句(2024年11月精准访谈)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

add过去式

单词不用死记硬背，融入语境自然掌握！我真是太爱词文串学这个功能了！每天只需阅读两三段文字作为翻译练习，不仅能提升翻译能力，还能在语境中轻松掌握新单词，真是太棒了！ 𐟌Ÿ【今日生词】 span - n. 一段时间；全长，距离；v. 横跨，跨越；持续一段时间 alone - adj. 独自，孤独的，单独的，只有；adv. 独自，只有，仅仅，孤独地 add - v. 添加，增加，补充说，继续说；abbr. 美国方言词典 simple - adj. 笨，易于理解的，易做的，简单的；n. 单体，头脑简单的人，药草制剂，古药用植物 steal - v. 偷，窃取；悄悄地移动；n. 偷垒；很便宜的东西 quite - adv. 很，相当；非常，完全 spend - v. 用，花（时间），度过，用尽（精力等）；n. 开销 paint - n. 颜料；油漆；涂料；v. 画；涂；油漆；描绘；展现 own - adj. 本人的，自己做的，为自己的；v. 拥有；承认；pron. 自己的东西[家属，责任，立场等]，心爱的人 pay - v. 付费，偿还，交纳，付酬；受益，划算；n. 工资，薪水；adj. 需付费的，含贵重矿物的，矿藏丰富的，有关支付的 example - n. 例子，实例，榜样，范例；v. 废作为…的示范 produce - v. 生产，制造，制作，出示，产生，引起；n. 产品（尤指）农产品 𐟌Ÿ【生词本】 perceive - v. 认为，视为；察觉，感觉，认知 distracted - adj. 注意力分散的，思想不集中的；v. distract的过去式和过去分词；分散注意力 misconception - n. 错误认识，误解 counterproductive - adj. 事与愿违，产生相反效果，适得其反 nuanced - adj. 微妙的，有细微差别的 amass - v. 积累，大量收集（尤指钱或信息） validate - v. 确认，证实，批准，确证通过这种方式学习单词，真的不需要死记硬背，融入语境自然掌握的效果更好！

自然语言处理的基础与分词器的奥秘 𐟓š ### NLP的自然语言处理阶段 𐟌 自然语言处理的过程大致可以分为几个主要阶段：文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取和建模。每个阶段都有其独特的作用和重要性。文本读取 𐟓– 首先，我们需要从各种来源获取大量的文本信息，比如通过爬虫从网络获取新闻信息，或者从其他渠道收集数据。分词 𐟔ꊥˆ†词是自然语言处理的第一步，也是最关键的一步。分词工具将文本分解成单个的单词或短语。不同语言有不同的分词方式，因此需要使用不同的分词库。清洗 𐟧𜊦Ž夸‹来，我们需要对分好的词库进行清洗，去除那些无用的符号、停用词等，只保留有用的信息。标准化 𐟓 标准化处理是为了减少系统消耗，比如将英文单词的大小写统一、词干还原（将复数、过去式、进行式还原成基础形式）、词形并归、去除重复词和同义词等。特征提取 𐟔슧‰𙥾提取是利用工具如TF-IDF、Word2Vec等将数据转换成词向量，为后续的建模提供基础。建模 𐟏—️ 最后，利用机器学习或深度学习等成熟框架进行建模，完成自然语言处理的任务。分词器的基本原理 𐟔 在自然语言处理中，分词器的作用是将文本拆分为更小的文本块或词语片段。每块信息都可以被看作是一个元素，这些元素的频率可以直接作为文本的向量。多国语言差异 𐟌 不同国家的语言有不同的分词方式，因此分词器的处理方式也有区别。英语单词和中文词汇常用的分词器分别是NLTK和Jieba。 NLTK的基础功能 𐟐 NLTK是Python编写的文本处理库，提供分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理等功能。 Jieba库的基础功能 𐟓š Jieba是专为中文设计的分词库，具有强大的分词功能。它依靠中文词库，利用汉字间的关联概率进行分词。 Jieba分词的原理 𐟧 Jieba分词的原理如下：依靠中文词库确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组，形成分词结果用户还可以添加自定义词组 Jieba.cut是最常用的中文分词方法，返回值为generator。Jieba.cut_for_search与Jieba.cut精确模式类似，但在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。动态调节词典 𐟓š 通过Jieba.add_word和Jieba.del_word这两个方法，可以动态地调节词典，适应不同的分词需求。