使用TensorFlow和通用句子编码器进行下一个单词预测 该项目正在利用一种转移学习的方法，即使用Google的通用句子编码器在给定包含5个单词的字符串的情况下预测下一个单词。 通用句子编码器包装在带有Tensorflow的Lambda层中，并堆叠在递归层的顶部，然后是softmax层，以为下一个单词提供概率分布。 该模型在包含数百万行英语的美国博客的数据集上进行了训练。 由此，我正在使用滑动窗口方法来获取模型的训练样本和标签。 使用过采样方法（例如SMOTE）面临类不平衡的问题。 该模型使用Flask包装到API中，并且可以在本地主机上运行。 Linux / macOS的用法 创建一个虚拟环境 python3 -m venv env 激活虚拟环境： source env/bin/activate 安装要求： pip install -r requirements.txt

可视化图形界面c++程序《简易查单词软件》。能进行单词的录入、查询、英译汉及汉译英、删除单词操作。

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利用流文件做的一个简单的背四级单词窗体应用程序，c#语言，

用Java实现的词频统计，代码。为了统计词汇出现频率，最简单直接的做法是另外建一个Map：key是单词，value是次数。将文章从头读到尾，读到一个单词就到Map里查一下，如果查到了则次数加一，没查到则往Map里一扔。这样做虽然代码写起来简单，但性能却非常差。首先查询Map的代价是O(logn)，假设文章的字母数为m，则整个统计程序的时间复杂度为O(mlogn)不说，如果要拿高频词可能还需要对统计结果进行排序。即便对结构上进行优化性能仍然不高。

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