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))
时间: 2024-01-15 09:03:34 浏览: 36
这段代码是用来将文本内容转换为模型可以处理的格式,即将文本内容转换为 id 的形式,并将其存储到列表中。代码首先使用 `tokenizer` 将文本内容转换为词语列表,然后使用 `vocab` 将每个词语转换为对应的 id。如果 `pad_size` 不为 None,则对词语列表进行 padding,使其长度为 `pad_size`。最后将处理好的数据以元组形式添加到 `contents` 列表中。其中,`words_line` 是一个列表,用于存储文本内容中每个词语的 id;`seq_len` 是文本内容的长度,即词语列表的长度。整个代码的作用是将处理好的数据以元组形式添加到 `contents` 列表中,其中每个元组都包含了文本内容的 id 列表、标签和文本内容的长度。
相关问题
for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t')
这段代码是用来逐行读取文本文件中的内容,并将每行的文本内容和标签分别赋值给 `content` 和 `label` 变量。其中 `f` 是一个打开的文本文件对象,`tqdm` 是一个 Python 进度条库,用来显示代码运行时的进度条。`lin = line.strip()` 用来去除读取到的行末尾的空格和换行符。`if not lin:` 用来判断该行是否为空行,如果为空行则跳过。`content, label = lin.split('\t')` 用来将该行文本内容和标签分别赋值给 `content` 和 `label` 变量,两者使用制表符 `\t` 进行分隔。
分析代码:for line in lines: words = line.strip().split('/')
这段代码是一个循环语句,它会遍历一个名为`lines`的列表中的每一个元素。在循环的每一次迭代中,当前元素会被赋值给变量`line`。然后,`strip()` 方法会去除`line`字符串两端的空格和换行符,`split()` 方法会以 `/` 作为分隔符对这个字符串进行分割,并返回一个包含分割结果的列表。这个列表会被赋值给变量`words`。最终,`words` 列表中的元素就是`line`字符串中以 `/` 分隔的部分。这段代码的作用是将一个包含以`/`分隔的文本行的列表转换为一个包含每行分隔后的单词的列表。