label_mapping = {'negative': 0, 'neutral': 1, 'positive': 2}什么意思

这段代码是一个字典，将情感标签（'negative', 'neutral', 'positive'）映射到数字（0, 1, 2）上。这样做的目的是将情感标签转换为数字标签，方便后续模型训练和评估。例如，如果一个文本的情感标签为'negative'，则可以通过label_mapping['negative']得到对应的数字标签0。

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class Vectorizer(object): def fit_transform(self, x_train, window_y_train, y_train): self.label_mapping = {eid: idx for idx, eid in enumerate(window_y_train.unique(), 2)} self.label_mapping["#OOV"] = 0 self.label_mapping["#Pad"] = 1 self.num_labels = len(self.label_mapping) return self.transform(x_train, window_y_train, y_train)代码解释

"不在label_mapping中，视为未知分类，赋值为1。然后将window_y_train转换为数字标签，保存到self.y_train中。接着对x_train进行特征工程处理，将处理后的结果保存到self.X_train中，并返回self.X_train。这个类的功能是把数据集转换为可以训练的形式，即将文本转换成数字向量，方便后续机器学习算法的使用。

解释这行代码 :def _ved_csv_convert(self, global_csv_path, local_csv_path, output_ved_file, output_ved_global_file, coordinate_convert): status_mapping = {0:"INVALID", 1:"LOW_DEFINITION", 2:"MEDIUM_DEFINITION", 3:"LATERAL_HIGH_DEFINITION", 4:"HIGH_DEFINITION"} local_csv = pd.read_csv(local_csv_path) loc_list_csv = [] loc_dict_csv = dict() local_msg_cnt = 0

这是一个Python类中的一个方法，其作用是将本地的CSV文件转换为一个自定义格式的VED文件以及一个全局的VED文件。下面是对代码的解释：

- `def _ved_csv_convert(self, global_csv_path, local_csv_path, output_ved_file, output_ved_global_file, coordinate_convert):`：定义了一个名为`_ved_csv_convert`的方法，并接收5个参数：全局CSV文件路径、本地CSV文件路径、输出的VED文件路径、输出的全局VED文件路径和坐标转换参数。
- `status_mapping = {0:"INVALID", 1:"LOW_DEFINITION", 2:"MEDIUM_DEFINITION", 3:"LATERAL_HIGH_DEFINITION", 4:"HIGH_DEFINITION"}`：定义了一个字典`status_mapping`，将数字状态码映射为对应的字符串状态。
- `local_csv = pd.read_csv(local_csv_path)`：使用pandas库中的`read_csv`方法读取本地CSV文件，并将其存储在名为`local_csv`的变量中。
- `loc_list_csv = []`：定义了一个空列表`loc_list_csv`。
- `loc_dict_csv = dict()`：定义了一个空字典`loc_dict_csv`。
- `local_msg_cnt = 0`：定义了一个初始值为0的变量`local_msg_cnt`，用于计算本地CSV文件中的数据行数。