python FAQ

时间: 2023-11-03 19:02:00 浏览: 66
引用:3.sorted()方法和list.sort()方法有什么区别? list = ["hello","hey","hi","allow","consent","approve"] print(list) print("-"*100) list_sorted = sorted(list) print(list_sorted) print("-"*100) print(list) list_sort = list.sort() print(list) print(list_sort()) ['hello', 'hey', 'hi', 'allow', 'consent', 'approve'] ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ['allow', 'approve', 'consent', 'hello', 'hey', 'hi'] ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ['hello', 'hey', 'hi', 'allow', 'consent', 'approve'] ['allow', 'approve', 'consent', 'hello', 'hey', 'hi'] --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-26-b80c1a015c3a> in <module>() 8 list_sort = list.sort() 9 print(list) ---> 10 print(list_sort()) TypeError: 'NoneType' object is not callable 。引用:2.字典是可迭代的吗? for i in t: print(i) print("-"*100) for i in t.keys(): print(i) print("-"*100) for i in t.values(): print(i) print("-"*100) for i in t.items(): print(i) year month day hour minute second ---------------------------------------------------------------------------------------------------- year month day hour minute second ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 2018 12 4 21 52 20 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ('year', '2018') ('month', '12') ('day', '4') ('hour', '21') ('minute', '52') ('second', '20') 。引用:1.如何取得字典中的键和值? t = {'year':'2018','month':'12','day':'4','hour':'21','minute':'52','second':'20'} print(t.keys()) print(t.values()) print(t.items()) dict_keys(['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'second']) dict_values(['2018', '12', '4', '21', '52', '20']) dict_items([('year', '2018'), ('month', '12'), ('day', '4'), ('hour', '21'), ('minute', '52'), ('second', '20')]) 。Python FAQ Q: sorted()方法和list.sort()方法有什么区别? A: sorted()方法和list.sort()方法都可以对列表进行排序,但是它们有一些区别。sorted()方法会返回一个新的已排序的列表,而不会修改原始列表。而list.sort()方法会直接修改原始列表,但不返回任何值。此外,list.sort()方法只能用于列表,而sorted()方法可以用于任何可迭代对象。

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import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

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