这段代码什么作用def get_tag(word): tag=[] if len(word)==1: tag = ['S'] elif len(word)==2: tag = ['B','E'] else: num = len(word)-2 tag.append('B') tag.extend(['M']*num) tag.append('E') return tag def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items(): init_mat[key] = round(value/init_sum,3) for key,value in trans_mat.items(): cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist() for i in range(len(emit_list)): cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3) def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):

这段代码定义了三个函数，分别是 `get_tag(word)`、`compute(init_mat,trans_mat,emit_mat)` 和 `markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat)`。

`get_tag(word)` 函数的作用是根据输入的中文词汇 `word` 返回其对应的词性标记。如果词汇长度为 1，则其标记为 'S'；如果长度为 2，则其标记为 'B' 和 'E'；否则，其标记为 'B'、若干个 'M' 和 'E'。

`compute(init_mat,trans_mat,emit_mat)` 函数用于计算并更新初始概率矩阵 `init_mat`、转移概率矩阵 `trans_mat` 和发射概率矩阵 `emit_mat`，其中 `init_mat` 和 `trans_mat` 是字典类型，`emit_mat` 是 pandas 的 DataFrame 类型。

`markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat)` 函数的作用是根据输入的中文文本 `txt` 和三个概率矩阵 `init_mat`、`trans_mat`、`emit_mat` 进行隐马尔可夫模型的分词，返回分好词的结果。

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这段代码的注释def get_tag(word): tag=[] if len(word)==1: tag = ['S'] elif len(word)==2: tag = ['B','E'] else: num = len(word)-2 tag.append('B') tag.extend(['M']*num) tag.append('E') return tag def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items(): init_mat[key] = round(value/init_sum,3) for key,value in trans_mat.items(): cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist() for i in range(len(emit_list)): cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)

这段代码实现了一个基于HMM（隐马尔可夫模型）的分词算法。其中 `get_tag` 函数用于根据词语长度生成对应的标签序列，用于后续的分词过程。`compute` 函数用于计算并更新模型参数，包括初始状态概率矩阵、转移概率矩阵和发射概率矩阵。其中，初始状态概率矩阵表示一个句子开始时处于各个状态的概率，转移概率矩阵表示从一个状态转移到另一个状态的概率，发射概率矩阵表示在某个状态下生成某个观测值的概率。这些模型参数可以用于后续的分词过程，通过 Viterbi 算法来寻找一个最优的分词序列。

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 `doWork` 函数中使用了 `parse` 变量，但是该变量未在 `doWork` 函数中定义或传递。您需要将 `parse` 变量作为参数传递给 `doWork` 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 `doWork` 函数中使用它。如果您决定使用全局变量，请确保在使用它之前已经对其进行了定义。