1 异常1.1 概述python程序在编写和运行过程中会产生一些错误，这些错误会导致程序不能按照用户的意图进行工作，甚至由于某些错误的存在，导致程序无法正常运行，或者导致程序终止执行，我们就需要处理这些错误，使得程序能够正常运行。错误在帮助我们尽快修改程序方面起到了非常重要的作用。程序中常见的错误有语法错误，语义错误，逻辑错误:语法错误: 由于编写程序时没有遵守语法规则，编写了错误的代码，从而导致
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2023-09-15 15:48:02
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编程语言有“高低”之分，而高级语言又有很多种，比如 C++、Java、C#、PHP、JavaScript 等，Python 也是其中之一。从本节开始，我们将正式开始学习 Python 这门高级编程语言，但是在此之前，我们有必要先讨论一下“Python 是什么”。Python 英文原意为“蟒蛇”，直到 1989 年荷兰人 Guido van Rossum （简称 Gui
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2023-07-06 22:38:55
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目录一、实验目的二、实验任务三、实验原理1 LL(1)文法2 LR文法四、实验过程1 LL(1)文法2 LR文法五、实验结果1 LL(1)文法2 LR(0)文法3 LR(1)文法参考资料附录1 LL(1)代码2 LR(0)文法3 LR(1)代码一、实验目的1、掌握非递归下降的预测分析；2、了解如何使用Y
标题：Python中文语义分析实现流程及操作指南
## 引言
Python中文语义分析是一项重要的任务，它涉及到文本处理、自然语言处理和人工智能等领域。本篇文章将向你介绍如何实现Python中文语义分析，从流程到代码示例，帮助你快速上手。
## 一、流程概览
下面是Python中文语义分析的实现流程概览，我们将通过以下步骤逐步完成：
| 步骤 | 操作
原创
2024-01-23 09:29:38
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## Python中文语义解析的实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(提出问题) --> B(准备语料)
B --> C(数据预处理)
C --> D(建立模型)
D --> E(训练模型)
E --> F(测试模型)
F --> G(评估模型)
```
### 实现步骤
| 步骤 | 说明 |
|--
原创
2024-07-05 04:19:13
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本文是回过头来对python中基本语言语义的一个总结。目录 数值类型字符串类型 布尔型 标量类型 类型转换二元运算符和比较运算符 可变和不可变对象 None空值类型 日期和时间 万物皆对象函数调用和对象方法调用 &nb
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2024-02-27 20:23:20
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# Python中文语义检查的探索之旅
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，中文的语义检查正逐渐成为 AI 相关应用中的热点。与英语相比，中文的语法结构更加复杂，词义的多样性使得语义判断变得尤为棘手。但借助 Python 及其丰富的库，我们可以轻松实现中文语义检查的功能。本篇文章将介绍如何使用 Python 进行中文语义检查，并配以代码示例和图示。
## 中文语义检查的基础
语义检查
原创
2024-09-28 04:38:53
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# Python中文语义识别
## 引言
随着人工智能技术的发展，自然语言处理成为了热门的研究领域之一。在自然语言处理中，语义识别是一个重要的技术，它可以让计算机理解人类语言的含义，从而进行更加智能的交互。在Python中，有许多工具和库可以帮助我们进行中文语义识别，本文将介绍一些常用的方法和工具，并给出相应的代码示例。
## 中文语义识别的重要性
在现实生活中，人们常常需要通过语言来表达
原创
2024-06-27 06:13:27
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一、中间语言1 语法树 语法树，有向非循环图和后缀式表示源程序的自然层次结构2 后缀式中缀式： a:=b*-c+b*-c后缀式： a b c - * b c - * + =3 三地址代码表示 一般形式 x：＝y op z 4 语法制导翻译生成三地址代码 需要用到的量：(1)E.place表示存放E值的名字。 (2)E.code表示
目录一、实验目的二、实验任务三、实验原理1 数据集介绍2 向量空间模型四、实验过程2 sklearn实现文本分类五、实验结果1 TF-IDF2 Sklearn解决文本分类附录1 TF-IDF示例代码2 文本TF-IDF构建3 Sklearn 实现文本分类一、实验目的1、掌握向量空间模型；2、掌握文本分类的方法。二、实验任务文本分类指的是将一篇文档归于预先给定的一个类别集合中
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2024-01-22 10:57:11
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作者：哈工大SCIR 袁建华 袁明琛 卢延悦1.引文情感分析 ❤️知识当training数据不足以覆盖inference阶段遇到的特征时，是标注更多的数据还是利用现有外部知识充当监督信号？基于机器学习、深度学习的情感分析方法，经常会遇到有标注数据不足，在实际应用过程中泛化能力差的局面。为了弥补这一缺点，学者们尝试引入外部情感知识为模型提供监督信号，提高模型分析性能。本文从常见的外部情感知识类型出发
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2024-05-08 21:40:27
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1. 需求分析能分析以下几类语句，并建立符号表及生成中间代码（三地址指令和 四元式形式）：声明语句（包括变量声明、数组声明、记录声明和过程声明）表达式及赋值语句（包括数组元素的引用和赋值）分支语句：if_then_else循环语句：do_while过程调用语句能够识别出测试用例中的语义错误，包括变量（包括数组、指针、结构体）或过程未经声明就使用变量（包括数组、指针、结构体）或过程名重复声明运算分量
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2023-09-20 23:01:47
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# Python 中文语义近似度探究
在自然语言处理（NLP）领域，语义近似度是指对不同文本进行比较，判断它们的含义相似度。对于中文文本的处理，特别是在文档检索、问答系统和机器翻译等场景中，准确判断文本间的语义相似度显得尤为重要。
## 语义近似度的背景
在中文处理过程中，由于汉字的丰富性和多样性，传统的基于词典的相似度方法显得不够灵活。例如，在处理“我爱吃苹果”和“我喜欢吃苹果”这样的句子
# 实现“Python 中文语义理解”教程
## 一、流程步骤
下面是实现“Python 中文语义理解”的整个流程，包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 安装依赖库 |
| 2 | 导入相关模块 |
| 3 | 加载预训练模型 |
| 4 | 输入要理解的中文语句 |
| 5 |
原创
2024-04-25 07:02:17
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# Python中文语义分析库概述
随着人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展，中文语义分析在越来越多的应用中发挥着重要作用，比如搜索引擎、智能客服、文本摘要等。在Python中，我们有多种库可以帮助我们实现中文语义分析。本文将介绍一些常用的中文语义分析库，并结合具体的代码示例，帮助大家更加深入了解这一领域。
## 常用的中文语义分析库
在Python中，有几个库非常适合进行中文语义分析
原创
2024-09-19 05:02:40
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内容总结：语义分析语义分析的任务1、审查每一个语法结构的静态语义，即验证语法正确的结构是否有意义。 如：赋值语句：x:=x+y,左边变量类型与右边变量类型是否一致。2.在语义正确的基础上生成一种中间代码或目标代码语义分析的范围
1.确定类型：确定标识符所关联的数据类型。
2.类型检查：按语言的类型规则，检查运算的合法性与运算分量类型的一致性，必要时作类型转换。
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2024-10-23 11:23:54
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环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
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2024-02-10 06:53:52
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在这篇博文中，我们将深入探索如何使用Python计算中文的语义相似度。这是一个非常有趣和实用的话题，尤其是在自然语言处理和机器学习的领域中。接下来，我们将讨论环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等关键内容。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确认系统环境是否符合要求。以下是系统要求的表格：
| 系统环境 | 要求 |
|-
# 中文词语语义相似度的探讨与实现
在自然语言处理（NLP）领域，词语的语义相似度是一个重要而复杂的课题。在中文中，由于词语的多义性、上下文依赖性以及语法结构的复杂性，计算词语的语义相似性变得尤为重要。本文将探讨如何使用 Python 来计算中国词语之间的语义相似度，并提供相关的代码示例。
## 语义相似度的定义
语义相似度是指两个词语在某种程度上表达相似的意思。比如，“猫”和“狗”在某些语
文本预处理之分词详解文本预处理是自然语言处理（NLP）中的重要步骤，它为机器学习模型提供了结构化和非结构化的文本数据。分词是文本预处理的一个关键步骤，它涉及将连续的文本分割成独立的词汇或词条。分词在NLP任务中起着至关重要的作用，因为它可以帮助模型理解文本中的基本元素和语义。一、分词的原理分词的主要原理是基于词汇边界的确定。一般来说，分词算法会尝试在文本中找到连续的子序列，这些子序列是最有可能的词
