之前没咋涉略过 parsing 部分,最近有用到,遇到一个实现的很不错的库:benepar,无论是速度、代码还是性能上,伯克利出品。而本文要讲的论文就是 benepar 的参考论文:Constituency Parsing with a Self-Attensive Encoder,代码和论文作者都是一个人:Nikita Kitaev,论文发表于 ACL 2018。代码还参考了作者的另一篇论文:Multilingual Constituency Parsing with Self-Attention and Pre-Training。
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理解编辑距离

顾名思义,编辑距离(Edit distance)是一种距离,用于衡量两个字符串之间的远近程度,方式是一个字符串至少需要多少次基础变换才能变成另一个字符串,可应用在拼写检查、判断 DNA 相似度等场景中。根据可操作的基础变换不同,可分为以下几种:
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最近同事说了这么一个需求:假设有两个字符串 target 和 source,要在 source 中寻找 target,但不要求 target 在 source 中是连续的,并返回索引。一般来说 target 是一个较短的词语,source 是一个包含 target 的较长句子,target 在 source 中不一定连续,且可能有多个。
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Alan Lee

NLP and Python developer, sometimes datavis, he/him. Stick to what you believe.


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