or report in reports: lines = report.strip().split('\n') print(lines) classifier_name = lines[0].strip() print(classifier_name) data = {} print(data) for line in lines[2:10]: try: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split() # 处理数据 except ValueError as e: print(f"Error: {e} on line {line}") data[category] = { 'precision': float(precision), 'recall': float(recall), 'f1-score': float(f1_score), 'support': int(support) } reports_dict.append((classifier_name, data))是什么意思
时间: 2024-02-10 09:34:03 浏览: 108
这段代码是用来解析一个字符串类型的报告(report),将其转换成一个包含分类器名称和相关数据的元组(tuple)列表(reports_dict)。具体来说,它首先将报告字符串按行分割,然后提取出第一行作为分类器名称,创建一个空字典作为数据容器。接着,它循环处理后续行,将每行数据解析成类别、准确率、召回率、F1值和支持度等信息,并将其存储在data字典中。最后,它将分类器名称和data字典打包成一个元组,添加到列表reports_dict中。整个过程中,如果遇到无法解析的行,它会打印出错误信息。
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precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.45 0.59 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.76 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729是reportsreports_dict = [] for report in reports: lines = report.strip().split('\n') classifier_name = lines[0].strip() data = {} for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()中for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()出现oo many values to unpack (expected 5) on line weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 Error: too many values to unpack (expected 5) on line samples avg 0.88 0.88 0.88 21729怎么修正
可以将代码修改为以下形式,使用 *args 解包任意数量的参数,并将前4个参数赋值给相应的变量,最后一个参数用于支持度的计数,可以忽略。
```
for line in lines[2:]:
category, *scores, support = line.strip().split()
precision, recall, f1_score = map(float, scores)
```
这样就能够正确地解包出前4个参数并将其赋值给相应的变量了。
import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好,我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗
这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分:
1. 导入必要的库:代码开头导入了一些需要使用的库,如`re`(正则表达式操作)、`json`(处理 JSON 数据)、`defaultdict`(创建默认值字典)等。
2. 导入其他模块:代码中导入了其他几个模块,包括`question_classifier`、`question_parser`、`answer_search`和`tuomin_word`。这些模块包含了问答系统中的关键组件,用于问题分类、问题解析和答案搜索等。
3. 定义ChatBotGraph类:这是一个聊天机器人的主类,其中包含了初始化方法`__init__()`以及主要的聊天方法`chat_main()`。
4. 初始化方法:在初始化方法中,创建了问题分类器(`QuestionClassifier`)、问题解析器(`QuestionPaser`)、答案搜索器(`AnswerSearcher`)以及关键词链表(`keyword_chains`)等。
5. 聊天方法:`chat_main()`方法接收用户输入的问题作为参数,并返回机器人的回答。该方法首先根据配置文件和参数进行一些初始化设置,并返回一个初始的回答。然后,根据用户输入的问题进行关键词过滤,并进行问题分类和解析。最后,通过答案搜索器搜索答案,并将结果返回。
6. 主程序入口:最后的主程序入口部分,读取了停用词文件,创建了一个ChatBotGraph对象,并通过用户输入不断与机器人进行对话。
这段代码是一个简单的问答系统的示例,它通过问题分类、问题解析和答案搜索等组件来实现与用户的交互。你可以根据具体的需求和数据来进行修改和扩展。
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