def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数,频数小于10的词语索引为0,所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语,词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始,对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test
时间: 2023-12-24 17:41:50 浏览: 24
这段代码主要是用于将原始的文本数据转换成神经网络训练所需的格式,其中包括了以下几个步骤:
1. 统计所有单词的个数,并为每个单词分配一个索引,其中频数小于10的单词的索引为0,加1是因为要为索引为0的单词初始化一个全0的词向量。
2. 根据单词和其对应的词向量,初始化一个n_symbols x vocab_dim的矩阵,其中n_symbols为所有单词的索引数,vocab_dim为词向量的维度。
3. 将文本数据和对应的标签划分为训练集和测试集,同时将标签转换为one-hot编码的形式。
4. 返回n_symbols、embedding_weights、x_train、y_train、x_test、y_test这些变量,其中x_train和x_test是经过转换后的文本数据,y_train和y_test是对应的标签。
相关问题
fastapi async def FastApi_Register_Path(data:dict = Body()):
您的第一个问题是有关如何使用 FastAPI 注册路径的。在 FastAPI 中,您可以使用 `app.post()`、`app.get()` 等方法来注册路径。如果您想要在请求体中传递数据,可以使用 `Body()` 参数。在异步函数中,您可以使用 `async def` 关键字来定义函数。因此,您可以使用以下代码来注册一个异步函数路径,并在请求体中传递一个字典类型的数据:
```python
from fastapi import FastAPI, Body
from typing import Dict
app = FastAPI()
@app.post("/register_path")
async def register_path(data: Dict = Body(...)):
# 处理请求体中的数据
return {"msg": "注册成功"}
```
在上面的代码中,我们使用 `app.post()` 方法来注册一个路径,并使用 `Body()` 参数在请求体中传递一个字典类型的数据。在异步函数 `register_path()` 中,我们可以使用 `async def` 关键字来定义该函数,并在函数体中处理请求体中的数据。最后,我们返回一个包含成功信息的字典类型数据。
代码分析: words = [] index = 0 while index < len(text): word = None for i in range(max_len, 0, -1): if index + i <= len(text): temp_word = text[index:index+i] if temp_word in word_dict: word = temp_word words.append(word) break if word: index += len(word) else: index += 1 return words
这段代码是一个文本分词的实现,将输入的文本按照预定义的词典进行切分,返回分词结果。具体实现过程如下:
1. 定义一个空列表 words 和一个索引变量 index,用于存储分词结果和记录当前扫描的位置。
2. 进入循环,只要当前位置 index 没有超过文本长度,就继续进行分词。
3. 定义一个变量 word,用于记录当前扫描到的匹配词。初始值为 None。
4. 从最大长度 max_len 开始往下递减,遍历所有可能的词长度。
5. 如果当前位置 index 加上当前长度 i 不超过文本长度,则可以截取一段文本作为尝试匹配的词。
6. 如果这个词在预定义的词典 word_dict 中出现过,则记录该词并跳出循环。
7. 如果没有找到匹配的词,就将索引加 1,扫描下一个字符。
8. 如果找到了匹配的词,就将该词加入 words 列表,并将索引移动到该词的结尾。
9. 循环结束后,返回分词结果 words。
需要注意的是,这个算法的时间复杂度与词典大小和文本长度相关,如果词典很大或者文本很长,可能会导致性能问题。同时,这个算法只能处理连续的词语,对于一些需要上下文信息才能正确分词的语言(例如中文),需要使用更为复杂的算法。