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）。

相关问题

``` def tokenize_and_align_labels(examples): tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True) labels = [] for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]): word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i) # Map tokens to their respective word. previous_word_idx = None label_ids = [] for word_idx in word_ids: # Set the special tokens to -100. if word_idx is None: label_ids.append(-100) elif word_idx != previous_word_idx: # Only label the first token of a given word. label_ids.append(label[word_idx]) else: label_ids.append(-100) previous_word_idx = word_idx labels.append(label_ids) tokenized_inputs["labels"] = labels return tokenized_inputs tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_and_align_labels, batched=True) data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tok ```

这段代码的主要目的是对输入的文本进行分词，并将命名实体识别（NER）标签与分词后的结果对齐，以便用于训练或评估模型。下面我会逐行逐段地为你解释这段代码。

### 函数定义和参数

def tokenize_and_align_labels(examples):

- 这里定义了一个名为 `tokenize_and_align_labels` 的函数，它接受一个参数 `examples`。这个参数通常是一个包含多个样本的数据集的一部分，每个样本包括“tokens”和相应的 NER 标签 "ner_tags"。

### 分词操作

    tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)

- 使用预训练好的分词器 (`tokenizer`) 对输入中的 “tokens” 字段进行处理。
- 参数 `truncation=True` 表示如果序列过长会截断到最大长度。
- 参数 `is_split_into_words=True` 告诉分词器传入的是已经分割成单词的形式，而不是原始字符串形式。

### 初始化标签列表并开始遍历

    labels = []
    
    for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]):

- 创建一个空列表 `labels` 来存储新的标签信息。
- 遍历每一个样本对应的 NER 标签 `label` 及其索引 `i`。注意这里的键是 `"ner_tags"` 而不是直接写死为固定格式；这使得该函数更灵活可以适应不同数据结构。

### 获取当前句子中所有token对应的真实word id

        word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)  

- 通过调用 `tokenized_inputs.word_ids()` 方法获取第 `i` 批次 (batch index) 下各token在原文本中的位置映射关系(`word_ids`) 。例如，某些BERT类别的transformer可能会把一个英文单词分成几个sub-word，此时我们需要知道这些sub-word属于哪个原始单词。

### 处理特殊标记及多子词汇情况下的标签分配规则设定

        previous_word_idx = None
        label_ids = []

        for word_idx in word_ids:
            if word_idx is None:
                label_ids.append(-100)

            elif word_idx != previous_word_idx: 
                label_ids.append(label[word_idx])
            
            else:
                label_ids.append(-100)
                
            previous_word_idx = word_idx

- 初始化变量 `previous_word_idx=None` 和 空数组 `label_ids=[]`.
- 开始循环遍历得到的所有真实word ids：
- 如果遇到特殊的token(如 [CLS], [SEP] 或者其他pad填充等)，则将其标签设为 `-100` ，这是为了避免影响损失计算时忽略掉这些非实际意义的部分；
- 当前token第一次出现于某新单词处，则赋予正确的类别标注值；
- 若同一单词再次被拆分为更多部分(sub-tokens),那么后续重复产生的 sub-token 将不再携带有效标签而是同样设置成 `-100`.

### 添加最终生成的新标签至输出字典内返回给外部

        labels.append(label_ids)
    
    tokenized_inputs["labels"] = labels
    
    return tokenized_inputs

- 把上述构建完成的一组新标签添加进原 `tokenized_inputs` 中作为key-value pair;
- 返回修改后包含了正确标签信息在内的整个数据条目供下游任务继续使用.

最后两行说明如何应用此转换方法以及配置适当的collator来准备批次化数据:

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)
data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=...)

其中 `.map(...)` 是HuggingFace库提供的API之一，用来批量处理dataset里的元素；而第二个语句则是实例化了针对token级别的分类问题所设计的一种特定类型的数据收集工具(Data Collator).

希望以上解析能帮助你理解这段程序的功能！如果有任何疑问，请随时提问。

给我一串可运行的神经网络的情感分析代码

好的，这是一段使用PyTorch框架编写的简单情感分析神经网络代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchtext.legacy import data
from torchtext.legacy import datasets

# 设置随机数种子，以便复现结果
SEED = 1234

torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

# 定义字段
TEXT = data.Field(tokenize = 'spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm')
LABEL = data.LabelField(dtype = torch.float)

# 加载IMDb数据集
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)

# 构建词汇表
MAX_VOCAB_SIZE = 25000

TEXT.build_vocab(train_data, 
                 max_size = MAX_VOCAB_SIZE, 
                 vectors = "glove.6B.100d", 
                 unk_init = torch.Tensor.normal_)

LABEL.build_vocab(train_data)

# 构建迭代器
BATCH_SIZE = 64

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), 
    batch_size = BATCH_SIZE, 
    device = device)

# 定义模型
class SentimentNet(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, 
                           hidden_dim, 
                           num_layers=n_layers, 
                           bidirectional=bidirectional, 
                           dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, text):
        embedded = self.dropout(self.embedding(text))
        output, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)
        hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim = 1))
        return self.fc(hidden.squeeze(0))

# 实例化模型
VOCAB_SIZE = len(TEXT.vocab)
EMBEDDING_DIM = 100
HIDDEN_DIM = 256
OUTPUT_DIM = 1
N_LAYERS = 2
BIDIRECTIONAL = True
DROPOUT = 0.5

model = SentimentNet(VOCAB_SIZE, 
                     EMBEDDING_DIM, 
                     HIDDEN_DIM, 
                     OUTPUT_DIM, 
                     N_LAYERS, 
                     BIDIRECTIONAL, 
                     DROPOUT)

# 加载预训练词向量
pretrained_embeddings = TEXT.vocab.vectors

model.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 将模型移至GPU
model = model.to(device)
criterion = criterion.to(device)

# 训练模型
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0

    model.train()

    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        
        predictions = model(batch.text).squeeze(1)
        
        loss = criterion(predictions, batch.label)
        
        rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(predictions))
        correct = (rounded_preds == batch.label).float()
        acc = correct.sum() / len(correct)
        
        loss.backward()
        
        optimizer.step()
        
        epoch_loss += loss.item()
        epoch_acc += acc.item()
        
    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

# 测试模型
def evaluate(model, iterator, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0

    model.eval()

    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            predictions = model(batch.text).squeeze(1)
            
            loss = criterion(predictions, batch.label)
            
            rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(predictions))
            correct = (rounded_preds == batch.label).float()
            acc = correct.sum() / len(correct)

            epoch_loss += loss.item()
            epoch_acc += acc.item()
        
    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

# 训练模型
N_EPOCHS = 5

best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(N_EPOCHS):

    train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss, valid_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)

    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        torch.save(model.state_dict(), 'tut1-model.pt')

    print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
    print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}%')
    print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} |  Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')

# 加载训练好的模型
model.load_state_dict(torch.load('tut1-model.pt'))

# 预测新数据
def predict_sentiment(model, sentence):
    model.eval()
    tokenized = [tok.text for tok in nlp.tokenizer(sentence)]
    indexed = [TEXT.vocab.stoi[t] for t in tokenized]
    tensor = torch.LongTensor(indexed).to(device)
    tensor = tensor.unsqueeze(1)
    prediction = torch.sigmoid(model(tensor))
    return prediction.item()

这段代码使用了LSTM神经网络模型对IMDB电影评论进行情感分析，可以输出评论的正面情感概率。请注意，这里使用了PyTorch框架和torchtext库来处理数据集和构建模型，还使用了spaCy库来进行英文分词，需要提前安装以上库。