email_contents = [ps.stem(token) for token in email_contents.split(" ")]

这段代码的作用是对一个字符串进行分词，并对每个单词进行词干提取（stemming），最后返回一个词干提取后的单词列表。其中，`email_contents.split(" ")` 将字符串按照空格进行分词，得到一个单词列表，`ps.stem(token)` 对每个单词进行词干提取，`[ps.stem(token) for token in email_contents.split(" ")]` 则是通过列表推导式将词干提取后的单词组成一个新的列表并返回。

需要注意的是，这段代码使用了一个名为 `ps` 的对象，它应该是一个词干提取器（stemmer）对象，比如 `PorterStemmer` 或 `SnowballStemmer`。在使用该代码前，需要先导入词干提取器，并创建一个对应的对象。比如：

from nltk.stem import PorterStemmer

ps = PorterStemmer()

email_contents = "This is a sample email."
email_words = [ps.stem(token) for token in email_contents.split(" ")]
print(email_words)
# 输出：['thi', 'is', 'a', 'sampl', 'email.']

相关问题

email_contents = [ps.stem(token) for token in email_contents.split(" ")]# email_contents= " ".join(email_contents）word_indices=[]每行代码的意思

这段代码的作用是将一个字符串变量 `email_contents` 中的每个单词进行词干提取（stemming），并将处理后的结果存储在一个列表中。具体来说，代码中使用了一个名为 `ps` 的词干提取器（stemmer），对 `email_contents` 中的每个单词进行词干提取，并将处理后的结果以空格分隔的形式存储在一个名为 `email_contents` 的新字符串变量中。

接下来，代码中使用了一个名为 `word_indices` 的空列表来存储每个词干在词汇表中的索引位置。这个列表的具体用途需要结合上下文来理解，无法仅凭这段代码看出来。最后，代码中还使用了 `join()` 方法将处理后的 `email_contents` 列表重新组合成一个字符串。

class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数，则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外，该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中，它会根据指定的解析器类型对数据进行解析，并返回图像和标签。