有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

这是一段Python代码，包含了两个函数和两个类的定义。

第一个函数是tokenize_src，输入一个文本，使用src_lang_model对其进行分词，返回分词结果。

第二个函数是tokenize_trg，同样输入一个文本，使用trg_lang_model对其进行分词，返回分词结果。

接下来定义了两个Field类，SRC和TRG。它们都具有tokenize参数，初始化时会调用前面定义的两个函数进行分词。此外，lower指定是否将单词变为小写，pad_token、init_token和eos_token是三种特殊符号。

MAX_LEN和MIN_FREQ是两个参数，分别用于指定最大长度和最小词频。

最后，代码中有一个if-else语句，用于判断opt.data_src和opt.data_trg是否都存在。如果不存在，要求opt.lang_src和opt.lang_trg必须为de和en中的一个。如果存在，则执行下一步操作（未给出代码）。

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优化这段代码 s_len = [] s_tokens = sent_tokenize(text) for i in s_tokens: w_tokens = word_tokenize(i) s_len.append(len(w_tokens)) x_axis = np.arange(0,len(s_len)) plt.scatter(x_axis,s_len) plt.show()

s_tokens = sent_tokenize(text)
s_len = [len(word_tokenize(i)) for i in s_tokens]
x_axis = np.arange(len(s_len))
plt.scatter(x_axis, s_len)
plt.show()

解释说明def tokenize(text): stop_words = set(['的', '了', '是', '吗', '在', '怎么', '如何', '什么']) words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] return ' '.join(words)

这是一个Python函数，主要功能是将中文文本进行分词并去除一些常见的停用词，返回一个空格分隔的词语列表。

具体实现方法为：

1. 使用jieba库对输入的text进行分词，分词结果以列表形式返回。

2. 定义一个名为stop_words的集合，其中包含了一些常见的中文停用词，如“的”、“了”、“是”等。

3. 对分词结果进行过滤，去除其中在stop_words集合中出现的词语。

4. 最后将过滤后的词语列表用空格连接成一个字符串，返回给调用者。

这个函数可以用于中文文本的预处理过程中，常用于文本分类、信息检索等任务中。