下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类，它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中，初始化函数接收一个参数 args，表示训练器的一些配置参数；setup_model() 方法用于构建模型。而枚举数据集的函数则用于加载数据集，将数据存储在 data_dict 中，并枚举所有数据中出现的特征（features）和目标（targets）。最终，该类还定义了两个实例变量：number_of_nodes 表示节点数量，feature_map 是一个字典，用于将特征映射到数字编号。

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class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()

这是一个名为InfoDisScanner的类，它是一个信息扫描器。它有一个初始化方法`__init__`，接受两个参数：timeout（超时时间，默认为600秒）和args（其他参数）。在初始化方法中，它设置了一些属性，包括START_TIME（开始时间，使用time.time()获取当前时间）、TIME_OUT（超时时间）、args、LINKS_LIMIT（最大扫描文件夹数）、full_scan（是否进行完整扫描的标志）等。

它还有一个`_init_rules`方法，用于初始化规则。

该类还有一些属性，包括url_queue（用于存储待扫描的URL）、urls_processed（已处理的URL集合）、urls_enqueued（已添加到队列中的URL集合）和lock（线程锁）。

class Dataset(object): def __init__(self, args): self.dataset_name = args.dataset self.args = args self.entity_num, self.entity2id = self.read_file(self.dataset_name, "instance2id") self.relation_num, self.relation2id = self.read_file(self.dataset_name, "relation2id") self.concept_num, self.concept2id = self.read_file(self.dataset_name, "concept2id") self.triple_num, self.triples = self.read_triples(self.dataset_name, "triple2id") self.fb_h, self.fb_t, self.fb_r = [], [], [] self.relation_vec,self.entity_vec,self.concept_vec = [],[],[] self.relation_tmp, self.entity_tmp, self.concept_tmp = [], [], [] self.concept_r, self.concept_r_tmp = [], [] self.ok = {} self.subClassOf_ok = {} self.instanceOf_ok = {} self.subClassOf = [] self.instanceOf = [] self.instance_concept = [[] for i in range(self.entity_num)] self.concept_instance = [[] for i in range(self.concept_num)] self.sub_up_concept = [[] for i in range(self.concept_num)] self.up_sub_concept = [[] for i in range(self.concept_num)]

这段代码是定义了一个名为 Dataset 的类，其构造函数中包含了读取数据集的相关操作。其中，通过调用 read_file 方法读取了三个文件，分别是实体对应的 ID 文件、关系对应的 ID 文件和概念对应的 ID 文件，并记录了各自的数量和对应关系；通过调用 read_triples 方法读取了三元组文件，并记录了三元组数量和三元组数据。接下来，初始化了一些列表和字典用于保存数据集中的相关信息，包括实体、关系和概念的向量以及它们之间的关系等。