正则表达式
任意多个字符： 指定字符之一： 指定范围内的任意单个字符： 排除指定范、排除指定范围内的任意单个字符： “[!x-x]”可以用来排除指定范围内的任意单个字符，如：输入“[!a-c]”的话，word程序就可以找到“good”、“see”、“these”等目标字符，而所有包含字符a、b、c之类的内容都不会在查找结果中出现。 指定前一字符的个数： 指定前一字符、指定前一字符数范围： 一个以上的前一字符： 指定起始字符串： 想必大家都有过这种经历，从网页上或者txt文档上复制一段文字到Word中，本该是一段完整内容的文字，被回车分成了一行行的（如下图），编辑起来非常不方便，一个个的删除又太麻烦，太浪费时间，这个时候大家不妨来试试下面的方法。 2、单击“更多”按钮，在使用通配符前面选中； 4、关闭查找替换窗口，我们就会奇迹般地发现，原先被回车乱七八糟的内容，变为了完整的一段
自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 输出格式:
下表包含了元字符的完整列表以及它们在正则表达式上下文中的行为： 正向预查，在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如，'Windows (?=95|98|NT|2000)' 能匹配 "Windows 2000" 中的 "Windows" ，但不能匹配 "Windows 3.1" 中的 "Windows"
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023
包含以下全部的字词: 包含以下任何一个字词: 包含以下的完整字句: 包含以下的部分字句 正则表达式: any fieldtitleauthorabstractreport numberyear 记录日期 由: Modified since: 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 任何日子 01020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031 任何月份 一月二月三月四月May六月七月八月九月十月十一月十二月 任何年份 200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023
自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁