Как в word убрать большое расстояние между словами

Опубликовано 18.01.2021 автором sait-s-nulya.ru

Главная » Разное » Как в word убрать большое расстояние между словами

Как убрать большое расстояние между словами в ворде

Здравствуйте, дорогие гости. Хочу вам рассказать, как убрать большое расстояние между словами в Ворде.

Уверен, вы не раз сталкивались с такой ситуацией при выравнивании документа по ширине, копировании его из других источников и т. д. Я поделюсь с вами несколькими способами ее устранения в зависимости от причин появления, которые подойдут для любой версии Word.

 

Исправляем ошибки выравнивания

Выровняли текст по ширине и получили пропасти между словами? Если оформление не слишком принципиально, верните выравнивание по левому краю — так будет быстрее всего.

Таки принципиально? Тогда придется дорабатывать красоту вручную. Как правило, больших пробелов появляется не так уж много, поэтому даже в объемном документе это не займет уйму времени.

Вам нужно выделять каждую пропасть и вместо нее ставить пробел, зажимая его одновременно с клавишами Ctrl и Shift.

 

Когда больших промежутков много

Предположим, вы скопировали из другого источника текст и обнаружили, что в Ворде он выглядит не так аккуратно, а пестрит большими расстояниями между словами. Попробуйте уменьшить их таким способом:

  • Выделите содержимое документа полностью комбинацией клавиш Ctrl + A.
  • Найдите область «Разметка/Параметры страницы». Она может располагаться в одноименной вкладке или в «Макете». В старых версиях Word вместо этого вам необходимо войти в «Сервис — Язык».
  • Нажмите на опцию «Расстановка переносов».
  • Выберите вариант «Авто».

 

Причина — межзнаковые интервалы

Расстояния между словами увеличились из-за строк с разрывом? Вот, как можно это исправить:

  • Перейдите по меню «Файл — Параметры — Дополнительно»;
  • Установите отметку в пункте «Не расширять межзнаковые интервалы в строке с разрывом».

 

Устранение повторяющихся пробелов

Ваша проблема — обилие двойных пробелов? Решается она таким путем:

  • Поставьте курсор в самом начале текста.
  • На вкладке «Главная» в самом конце должна быть область «Редактирование», а в ней — опция «Заменить». Щелкните ее.
  • Откроется небольшое окошко. В верхней строке «Найти» нажмите пробел два раза, а в нижней «Заменить на» — один.

  • Кликните кнопку «Заменить все».

Программа заменит повторяющиеся пробелы одинарными и уведомит вас, сколько раз она это сделала. Скорее всего, с первой попытки все ошибки не будут исправлены. Ведь если вы, к примеру, копировали текст откуда-то, то в нем могут быть не только по два пробела рядом, но и по три, и по четыре. Так что повторяйте данную процедуру до тех пор, пока не будете удовлетворены результатом.

 

Другие знаки под видом пробелов

Бывает, что промежутки в тексте появляются из-за знаков табуляции или неразрывного пробела. Чтобы их вычислить, на главной панели в области «Абзац» нажмите кнопку «Отобразить все знаки».

Далее нужно повторить операцию с заменой из предыдущей инструкции, но только в строку «Найти» скопировать мешающий знак. Или можно в том же окошке нажать кнопку «Больше», а затем — «Специальный», и выбрать, к примеру, знак табуляции или другой, который портит картину.

Еще при выравнивании может увеличиться расстояние между абзацами, когда они были сделаны с клавишей Shift, что означает переход на другую строку. При нажатии кнопки «Отобразить все знаки» на такой случай указывает изогнутая влево стрелка, располагающаяся в конце строк. Если таких знаков немного, удалите их вручную, устанавливая перед ними курсор и нажимая Delete.

 

Вот такими несложными способами мы с вами быстро расправились с проблемой.

До скорого!

R Удаление расстояний между словами в Wordcloud

Переполнение стека

  1. Товары
  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
  3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
  4. работы Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры
  5. Талант Нанять технических талантов
  6. реклама Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

слов расстояние между вложениями слов | Эдвард Ма

Word Mover’s Distance (WMD) предлагается для измерения расстояния между двумя документами (или предложениями). Он использует возможности Word Embeddings для преодоления этих основных ограничений измерения расстояния.

ОМУ [1] было введено Kusner et al. в 2015 году. Вместо использования Евклидова расстояния и другого набора слов для измерения расстояния они предложили использовать вложения слов для вычисления сходства. Если быть точным, он использует нормализованный пакет слов и вложения слов для вычисления расстояния между документами.

Прочитав эту статью, вы поймете:

  • Расстояние перемещения земли (EMD)
  • Расстояние перемещения слова (WMD)
  • Расстояние расслабленного перемещения слова (RWMD)
  • Внедрение WMD
  • Take Away

Перед введением WMD, я должен сначала поделиться идеей Earth Mover Distance (EMD), потому что основная часть WMD — это EMD.

EMD [2] решает транспортную проблему. Например, у нас есть m и n, а m и n обозначают набор поставщиков и складов.Задача состоит в том, чтобы минимизировать транспортные расходы, чтобы все товары были доставлены от m до n. При наличии ограничений:

Захват из вики [3]

  • Разрешить только транспорт из m в n. Не допускаются перевозки от n до m
  • Общее количество отправляемых грузов не может превышать общую вместимость m
  • Общее количество принимаемых грузов не может превышать общую вместимость n
  • Максимальное количество перевозок — это минимум между общим количеством грузов в m и общим количеством грузов in n

Обозначения:

  • p: Набор исходных данных
  • q: Набор пунктов назначения
  • f (i, j): поток от i до j

  • m: Номер отправления
  • n: Число пункта назначения
  • w (i, j): Количество грузовых транспортных средств от i до j

Для оптимального потока F линейная формула:

Захват из вики [3]

В предыдущем блоге я поделился, как мы можем использовать простой способ найти «сходство» между двумя документами (или предложениями).В то время вводятся евклидово расстояние, косинусное расстояние и подобие Жаккара, но они имеют некоторые ограничения. ОМП разработан для преодоления синонима проблемы .

Типичный пример:

  • Предложение 1: Обама обращается к средствам массовой информации в Иллинойсе
  • Предложение 2: Президент приветствует прессу в Чикаго

За исключением стоп-слов, среди двух предложений нет общих слов, но в обоих предложениях нет общих слов. они занимаются одной и той же темой (в то время).

Захвачено у Kusner et al. публикация

WMD использует вложения слов для вычисления расстояния, чтобы его можно было вычислить, даже если нет общего слова. Предполагается, что похожие слова должны иметь похожие векторы.

Прежде всего, строчные буквы и удаление игнорируемых слов — важный шаг для уменьшения сложности и предотвращения введения в заблуждение.

  • Предложение 1: Обама говорит СМИ Иллинойс
  • Предложение 2: президент приветствует прессу Чикаго

Извлеките векторы из любых предварительно обученных моделей встраивания слов.Это может быть GloVe, word2vec, fasttext или пользовательские векторы. После этого он использует нормализованный набор слов (nBOW) для представления веса или важности. Предполагается, что чем выше частота, тем важнее ее значение.

Захвачено у Kusner et al. публикация

Она позволяет переносить каждое слово из предложения 1 в предложение 2, потому что алгоритм не знает, что «обама» следует передать «президенту». В конце он выберет минимальную стоимость транспортировки для переноса каждого слова из предложения 1 в предложение 2.

Лучшее среднее время решения WMD составляет около O (p³ log p), а p — номер уникального слова. Это немного медленнее, поэтому есть два подхода к сокращению времени вычислений. Первый — Word Centroid Distance (WCD) , который суммирует расстояние до нижней границы между ними. Второй подход — это Relaxed Word Moving Distance (RWMD) , который использует расстояние до шкафа без учета того, что несколько слов преобразуются в отдельные слова.

Захвачено у Kusner et al.публикация

Взять для примера предыдущее предложение. Предполагая, что самым коротким словом в предложении из всех слов в предложении 1 является «президент», он будет использовать суммировать эти оценки вместо того, чтобы объединять их по одному. Так что временная сложность уменьшится до O (p²).

Используя gensim, нам нужно предоставить только два списка токенов, после чего потребуется остальная часть вычислений 

 subject_headline = news_headlines [0] 
 subject_token = headline_tokens [0] print ('Headline:', subject_headline) 
 print ( '=' * 50) 
 print () для токена, заголовок в zip (headline_tokens, news_headlines): 
 print ('-' * 50) 
 print ('По сравнению с:', заголовок) 
 distance = glove_model.wmdistance (subject_token, token) 
 print ('distance =% .4f'% distance)

Вывод 

 Заголовок: Boring Co Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго 
 ========== ======================================== 
 --------- ----------------------------------------- 
 По сравнению с: Boring Co Илона Маска и построить высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго 
 расстояние = 0,0000 
 ------------------------------------- ------------- 
 Для сравнения: Boring Company Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом Чикаго. Расстояние 
 = 0.3589 
 ------------------------------------------------ - 
 По сравнению с: Boring Company Илона Маска одобрила строительство высокоскоростного транзита между центром Чикаго и аэропортом О'Хара 
 расстояние = 1,9456 
 -------------------- ------------------------------ 
 По сравнению с: И яблоко, и апельсин являются фруктами 
 расстояние = 5,4350

В реализации gensim , OOV будет удален, чтобы не было исключения или использования случайного вектора.

Исходный код можно найти в моем репозитории на github.

  • Преимущество WMD — отсутствие гиперпараметров и преодоление проблемы синонимов.
  • Как и эти простые подходы, WMD не рассматривает возможность заказа .
  • Временная сложность — это проблема . Исходная версия — O (p³ log p), а расширенная версия — O (p²).
  • Векторы перед обучением могут применяться не ко всем сценариям .

Я специалист по анализу данных в районе залива. Сосредоточение внимания на последних достижениях науки о данных, искусственного интеллекта, особенно в области НЛП и связанных с ними платформ.Вы можете связаться со мной из среднего блога, LinkedIn или Github.

[1] Куснер Мэтт Дж., Сун Ю, Колкин Николас И., Вайнбергер Килиан К. От вкраплений слов до документов. 2015. http://proceedings.mlr.press/v37/kusnerb15.pdf

[2] Теория EMD: https://en.wikipedia.org/wiki/Earth_mover%27s_distance

.

gensim: Word Movers ’Distance

Демонстрирует использование системы WMD, разработанной Gensim.

Word Mover’s Distance (WMD) — многообещающий новый инструмент в машинном обучении, который позволяет нам отправить запрос и вернуть наиболее подходящие документы. это учебник знакомит с ОМУ и показывает, как можно вычислить расстояние ОМУ между двумя документами с использованием wmdistance .

Основы WMD

WMD позволяет нам оценить «расстояние» между двумя документами в значимой Кстати, даже когда у них нет общих слов.Он использует векторные вложения word2vec [4] слова. Было показано, что он превосходит многие современные методы в k — классификация ближайших соседей [3].

WMD проиллюстрировано ниже двумя очень похожими предложениями (иллюстрация взята из блога Влада Никулае). Предложения не имеют общих слов, но, сопоставив соответствующие слова, ОМУ может точно измерить (не) сходство между двумя предложениями. Метод также использует краткое представление документов (проще говоря, частотности слов в документах), отмеченной на рисунке как $ d $. интуиция метода заключается в том, что мы находим минимальное «расстояние перемещения» между документами, иными словами, наиболее эффективный способ «переместить» Распространение документа 1 на рассылку документа 2. 

 # Изображение с https://vene.ro/images/wmd-obama.png импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать matplotlib.image как mpimg img = mpimg.imread ('wmd-obama.png') imgplot = plt.imshow (img) plt.axis ( 'выключено') plt.show ()

Ушел: 

 / Тома / работа / рабочая область / gensim_misha / docs / src / gallery / tutorials / run_wmd.py: 42: UserWarning: Matplotlib в настоящее время использует agg, которая не является серверной частью GUI, поэтому не может показать рисунок. plt.show ()

Этот метод был представлен в статье «От вложения Word в документ. Расстояния »Мэтта Куснера и др. (ссылка на PDF). Это вдохновлено на «расстояние земного движителя», и использует решатель проблема».

В этом руководстве мы узнаем, как использовать функциональные возможности Gensim WMD, которые состоит из метода wmdistance для вычисления расстояния и метода WmdSimilarity класс для корпусных запросов на подобие.

Важно

Если вы используете функциональные возможности Gensim WMD, просьба цитировать [1], [2] и [3].

Вычисление расстояния перемещения слов

Чтобы использовать WMD, вам потребуются существующие вложения слов. Вы можете обучить свою собственную модель Word2Vec, но это выходит за рамки данного руководства. (ознакомьтесь с моделью Word2Vec, если вам интересно). В этом руководстве мы будем использовать существующую модель Word2Vec.

Давайте возьмем несколько предложений, чтобы вычислить расстояние между ними.

 # Инициализировать ведение журнала. импорт журнала logging.basicConfig (format = '% (asctime) s:% (levelname) s:% (message) s', level = logging.INFO) предложение_obama = 'Обама разговаривает со СМИ в Иллинойсе' предложение_president = 'Президент приветствует прессу в Чикаго'

Эти предложения имеют очень похожее содержание, и поэтому ОМП должно быть низким. Прежде чем вычислить ОМП, мы хотим удалить стоп-слова («то», «до» и т. Д.), поскольку они не вносят большой вклад в информацию в предложениях.

 # Импортировать и загружать стоп-слова из НЛТК. из nltk.corpus импортировать стоп-слова из nltk импорт просмотреть download ('Stopwords') # Загрузить список игнорируемых слов. stop_words = stopwords.words ('английский') def препроцесс (предложение): return [w вместо w в предложении .lower (). split (), если w не в stop_words] предложение_обама = препроцесс (предложение_обама) предложение_president = препроцесс (предложение_президент)

Ушел: 

 [nltk_data] Загрузка стоп-слов пакета в [nltk_data] / Пользователи / kofola3 / nltk_data... [nltk_data] Пакет игнорируемых слов уже обновлен!

Теперь, как упоминалось ранее, мы будем использовать некоторые загруженные предварительно обученные вложения. Мы загружаем их в класс модели Gensim Word2Vec.

Важно

Выбранные нами вложения требуют много памяти. 

 импортировать gensim.downloader как api модель = api.load ('word2vec-google-news-300')

Итак, давайте вычислим WMD, используя метод wmdistance . 

 расстояние = модель.wmdistance (предложение_обама, предложение_президент) print ('distance =% .4f'% distance)

Ушел:

Давайте попробуем то же самое с двумя совершенно не связанными предложениями. Обратите внимание, что расстояние больше. 

 offer_orange = preprocess ('Апельсины - мой любимый фрукт') расстояние = модель.wmdistance (предложение_обама, предложение_оранж) print ('distance =% .4f'% distance)

Ушел:

Нормализация векторов word2vec

При использовании метода wmdistance полезно нормализовать Сначала векторы word2vec, поэтому все они имеют одинаковую длину.Для этого просто позвоните model.init_sims (replace = True) , и Gensim позаботится об этом для ты.

Обычно расстояние между двумя векторами word2vec измеряется с помощью косинусное расстояние (см. сходство косинусов), которое измеряет угол между векторами. ОМП, с другой стороны, использует евклидово расстояние. Евклидово расстояние между двумя векторами может быть большим, потому что их длины различаются, но косинусное расстояние мало, потому что угол между их мало; мы можем смягчить некоторые из них, нормализовав векторы.

Важно

Обратите внимание, что нормализация векторов может занять некоторое время, особенно если у вас есть большой словарный запас и / или большие векторы. 

 model.init_sims (replace = True) # Нормализует векторы в классе word2vec. дистанция = модель.wmdistance (предложение_обама, предложение_президент) # Вычислить ОМП как обычно. print ('расстояние:% r'% расстояние) расстояние = модель.wmdistance (предложение_обама, предложение_оранж) print ('distance =% .4f'% distance)

Ушел: 

 расстояние: 1.0174646259300113 расстояние = 1,3663

,

Смотрите также

Запись опубликована в рубрике Разное. Добавьте в закладки постоянную ссылку.