解释token for line in tokens for token in line

时间: 2023-12-22 09:04:46 浏览: 44
这是一个列表推导式,表示将tokens这个二维列表中的每个元素,也就是每个子列表(代表一个句子)中的每个元素(代表一个单词或标点符号),依次放入一个新的列表中。 具体实现过程是:首先遍历tokens中的每个子列表,即每个句子,然后再遍历每个子列表中的元素,即每个单词或标点符号。将元素依次放入一个新的列表中,最终得到一个一维列表,其中每个元素都是tokens中的一个单词或标点符号。
相关问题

解释代码token for line in tokens for token in line

这是一个列表推导式,用于将一个二维列表tokens中的元素,即每个子列表line中的每个元素token,依次放入一个新的一维列表中。 具体实现过程是:首先遍历tokens中的每个子列表line,然后再遍历每个子列表中的元素token,将其依次放入一个新的列表中。最终得到的列表就是一个一维列表,其中包含了tokens中所有的元素。

token for line in tokens for token in line

`token for line in tokens for token in line` 是一个嵌套的列表推导式,用于对嵌套列表 `tokens` 中的每个元素进行操作,并返回一个扁平化的列表。 解析这个表达式: - `for line in tokens` 是一个外层循环语句,遍历列表 `tokens` 中的每个元素,并将当前元素赋值给变量 `line`。 - `for token in line` 是一个内层循环语句,遍历变量 `line` 所指向的元素(也是一个列表)中的每个元素,并将当前元素赋值给变量 `token`。 - `token` 是内层循环语句中的表达式,表示将当前的 `token` 添加到新的列表中。 因此,这个表达式的作用是遍历嵌套列表 `tokens` 中的每个元素
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import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] print(encoded_layers) # 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码中的这几行代码:# 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() 我怎么觉得并不是微博文本中的词汇与种子词在比较相似度,而是微博文本中一句话的每个词在和这句话比较呢,我的判断对吗?如果对的话,请帮我在上述代码基础上修改代码

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: # for line in f: # seed_words.append(line.strip()) # print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] # print(tokens) # # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 # tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] # print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # print(encoded_layers) # 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): # print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码使用bert微调来训练自己的微博数据来获取词向量,然后计算与种子词的相似度,输出结果会不会更准确,修改代码帮我实现一下

def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 def tokenize(text): return [lemma(token) for token in text.split()] with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: # wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus wiki = WikiCorpus(infile, tokenizer_func=tokenize, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') 报错D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\utils.py:1333: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial warnings.warn("detected %s; aliasing chunkize to chunkize_serial" % entity) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 52, in <module> parse_corpus(infile, outfile) File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 29, in parse_corpus for text in wiki.get_texts(): File "D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\corpora\wikicorpus.py", line 693, in get_texts for tokens, title, pageid in pool.imap(_process_article, group): File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 870, in next raise value File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 537, in _handle_tasks put(task) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\connection.py", line 211, in send self._send_bytes(_ForkingPickler.dumps(obj)) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps cls(buf, protocol).dump(obj) AttributeError: Can't pickle local object 'parse_corpus.<locals>.tokenize' 怎么优化

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器,并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词,计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码,包括这行代码的作用以及为什么要这样做?

Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject\test.py", line 10, in <module> yaml_info_dict = yaml.safe_load(f) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\main.py", line 1111, in safe_load return load(stream, SafeLoader, version) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\main.py", line 1063, in load return loader._constructor.get_single_data() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\constructor.py", line 111, in get_single_data node = self.composer.get_single_node() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 70, in get_single_node document = self.compose_document() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 92, in compose_document node = self.compose_node(None, None) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 128, in compose_node node = self.compose_mapping_node(anchor) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 209, in compose_mapping_node item_value = self.compose_node(node, item_key) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 126, in compose_node node = self.compose_sequence_node(anchor) File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\composer.py", line 170, in compose_sequence_node while not self.parser.check_event(SequenceEndEvent): File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\parser.py", line 139, in check_event self.current_event = self.state() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\parser.py", line 527, in parse_block_sequence_entry if not self.scanner.check_token(BlockEntryToken, BlockEndToken): File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\scanner.py", line 168, in check_token self.fetch_more_tokens() File "D:\PythonProject\lib\site-packages\ruamel\yaml\scanner.py", line 311, in fetch_more_tokens raise ScannerError( ruamel.yaml.scanner.ScannerError: while scanning for the next token found character '\t' that cannot start any token in "E:\yuanshuju\重点元数据提取配置.yaml", line 30, column 1

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