word_list_tools Python 和 Pandas 工具可对不同类型的单词列表进行各种分析 注意：这个仓库在 2014 年 9 月 13 日彻底重组，我试图通过并确保所有路径都是有效的，但有可能被我忽略了。 使用的词库： COHA，来自杨百翰大学的美国历史英语语料库。 1-grams 需要许可证才能使用，所以这里不包括它们； .gitignore 有一个规则可以忽略 coha_1*.*。 此处包含元数据/摘要数据。 布朗语料库，python 的 NLTK 的一部分 Europarl: A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation, Philipp Koehn, MT Summit 2005 ( ) [文件不包括，因为它们非常庞大] 使用的简单单词列表： 填字游戏单词的 Moby 列表（113,809 个

墨墨背单词（无限单词），版本号3.6. 无须登录！ 终极版！ 2020/5/20日，亲测可用！ 绝大部分手机都可以。可能会有部分机型不可用，谨慎下载。

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

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单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述采用 MapReduce 解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 设计思路 首先，检查单词计数是否可以使用 MapReduce 进行处理。因为在单词计数程序任务中，不同单词的出现次数之间不存在相关性，相互独立，所以，可以把不同的单词分发给不同的机器进行并行处理。因此，可以采用 MapReduce 来实现单词计数的统计任务。 其次，确定 MapReduce 程序的设计思路。把文件内容分

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用C++语言实现，将一句话中的单词进行倒置（单词之间倒转，单词本身不倒置），标点符号不导致。比如一句话“I come from tianjin. “，倒置后变成“tianjin. from come I ”。C常见的库函数有： 代码如下:int  strstr(const char* string,const char* substring)   用于返回主串中子串的位置以后的所有字符。比如主串是“123456789”，子串是“234”，则返回“23456789”。char*   strcpy(char* DestStr,const char* SrcStr)   复制字符串函数   int