def load_char_vocab(): if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb")) else: df = pd.read_csv("./data/train.csv",encoding="utf8") vocab = [] for ent in df["sentence1"].tolist()+df["sentence2"].tolist(): vocab.extend(list(ent)) with open(os.path.join("../../yidu-n7k/code.txt"),encoding='utf8') as f: for line in f.readlines(): code,name = line.strip().split('\t') vocab.extend(list(name)) vocab = sorted(set(vocab)) print(len(vocab)) word2idx = {word: index for index, word in enumerate(vocab,start=2)} word2idx["UNK"] = 1 idx2word = {index: word for word,index in word2idx.items()} pickle.dump((word2idx, idx2word),open("./checkpoint/word2id.pkl","wb")) return word2idx, idx2word是什么意思

def build_dataset(config, ues_word): if ues_word: tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以空格隔开，word-level else: tokenizer = lambda x: [y for y in x] # char-level if os.path.exists(config.vocab_path): vocab = pkl.load(open(config.vocab_path, 'rb')) else: vocab = build_vocab(config.train_path, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(vocab, open(config.vocab_path, 'wb')) print(f"Vocab size: {len(vocab)}") def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...] train = load_dataset(config.train_path, config.pad_size) dev = load_dataset(config.dev_path, config.pad_size) test = load_dataset(config.test_path, config.pad_size) return vocab, train, dev, test

否则，就调用之前定义的 build_vocab 函数构建词汇表，并将其保存到文件中。然后，函数分别加载训练、验证和测试数据集，并将每个样本表示成一个三元组，其中第一个元素是由单词索引构成的列表，第二个元素是标签，...

class SeqDataLoader: #@save def init(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def iter(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

然后，使用load_corpus_time_machine函数加载时间机器语料库，并返回corpus和vocab两个变量。最后，将batch_size和num_steps保存在类的属性中。在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_...

class ModelEmbeddings(nn.Module): def init(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).init() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>'] # Initialize source and target embeddings self.source = nn.Embedding(len(vocab.src), embed_size, padding_idx=src_pad_...

class Config(object): """配置参数""" def init(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备

- vocab_path: 词表文件路径，用于存储文本中出现的所有单词。 - save_path: 模型训练结果保存路径，用于存储训练好的模型参数。 - log_path: 日志路径，用于记录模型训练过程中的日志信息。 - embedding_pretrained...

class RNNModelScratch: #@save """从零开始实现的循环神经网络模型""" def init(self, vocab_size, num_hiddens, device, get_params, init_state, forward_fn): self.vocab_size, self.num_hiddens = vocab_size, num_hiddens self.params = get_params(vocab_size, num_hiddens, device) self.init_state, self.forward_fn = init_state, forward_fn def call(self, X, state): X = F.one_hot(X.T, self.vocab_size).type(torch.float32) return self.forward_fn(X, state, self.params) def begin_state(self, batch_size, device): return self.init_state(batch_size, self.num_hiddens, device) num_hiddens = 512 net = RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, d2l.try_gpu(), get_params, init_rnn_state, rnn) state = net.begin_state(X.shape[0], d2l.try_gpu())

这段代码是一个从零开始实现的循环神经网络模型，用于处理自然语言处理任务，其中包括了初始化参数、初始化状态、前向传播等函数。在代码中使用了 PyTorch 框架，通过调用 PyTorch 提供的函数来实现神经网络的构建和...

def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content = lin.split('\t')[0] for word in tokenizer(content): vocab_dic[word] = vocab_dic.get(word, 0) + 1 vocab_list = sorted([_ for _ in vocab_dic.items() if _[1] >= min_freq], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:max_size] vocab_dic = {word_count[0]: idx for idx, word_count in enumerate(vocab_list)} vocab_dic.update({UNK: len(vocab_dic), PAD: len(vocab_dic) + 1}) return vocab_dic

这是一个Python函数，用于构建词汇表。它的输入参数包括文件路径、分词器、最大词汇量和最小词频。其中，文件路径指向一个文本文件，分词器将文本分割成单词，最大词汇量限制词汇表的大小，最小词频用于过滤出现频率...

def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None，选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量，则调用nn.Embedding.from_pretrained()方法加载预训练的词向量，否则使用nn.Embedding...

def load_dataset(text_field, label_field, args, kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), kwargs) return train_iter, dev_iter

如果需要使用预训练的词向量，则调用load_word_vectors方法加载预训练模型，并通过text_field.build_vocab方法将其应用到训练集和验证集上。否则，只通过text_field.build_vocab方法构建词汇表。接下来，...

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

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）。

if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb'))

首先，它判断词表文件（即vocab_dir变量所指定的文件）是否存在，如果存在，则直接从文件中加载词表（word_to_id）；否则，根据训练数据（train_dir）和指定的构建方式（字或词）构建词表，并保存到词表文件中。其中...

def SVG_process(self): # SVG方法 self.get_subword_vector() M = np.zeros((len(self.vocab), len(self.vocab))) df = pd.DataFrame(M, index=self.vocab, columns=self.vocab) print("Calculating the subword vector...") # 利用dataframe的字符串索引功能，使用子词向量进行计数，记录子词向量在词表中的出现频率 tbar = tqdm(total=len(self.subword_vector)) for i in self.subword_vector: try: df.at[i[0], i[1]] += 1 except: pass tbar.update(1) tbar.close() M = np.array(df) print(np.max(M)) svd = TruncatedSVD(n_components=3) self.result = svd.fit_transform(M) print(self.result.shape) def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('dataset.txt'), vector_size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

SGNS_process方法中，首先使用Word2Vec读取文本数据集，构建词向量模型vec_sgns。然后遍历词向量列表，使用wv.similarity计算每个词向量之间的相似度，并将结果保存在self.sim_sgns列表中。最后将self.sim_sgns保存...

def word2vec_train(combined): model = Word2Vec(size=vocab_dim, min_count=n_exposures, window=window_size, workers=cpu_count, iter=n_iterations) model.build_vocab(combined) # input: list model.train(combined) model.save('C:/Users/22927/Desktop/1/model/Word2vec_model.pkl') index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined) return index_dict, word_vectors,combined

这段代码定义了一个名为 word2vec_train() 的函数，用于训练词向量模型和生成词典。函数包含一个参数 combined，表示输入的文本数据，是一个包含多个文本序列的列表。函数首先使用 Word2Vec() 函数创建一个...

class CNN(nn.Module): def init(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().init() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

2. nn.Conv1d：一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。 3. nn.Dropout：用于在训练时对嵌入层的输出进行随机失活，以减少过拟合。 4. nn.Linear：全连接层，用于将卷积层的输出转换为指定维度的向量。在...

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内容概要：本文介绍了一段简单的Python代码，用于在控制台中输出一棵带有装饰的圣诞树。具体介绍了代码结构与逻辑，包括如何计算并输出树形的各层，如何加入装饰元素以及打印树干。还提供了示例装饰字典，允许用户自定义圣诞树装饰位置。适用人群：所有对Python编程有一定了解的程序员，尤其是想要学习控制台图形输出的开发者。使用场景及目标：适用于想要掌握如何使用Python代码创建控制台艺术，特别是对于想要增加节日氛围的小项目。目标是帮助开发者理解和实现基本的字符串操作与格式化技巧，同时享受创造乐趣。其他说明：本示例不仅有助于初学者理解基本的字符串处理和循环机制，而且还能激发学习者的编程兴趣，通过调整装饰物的位置和树的大小，可以让输出更加个性化和丰富。

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