for sub_labels, sub_scores in zip(label_lists, score_lists): assert len(sub_labels) == len(sub_scores) combine = [each for each in zip(sub_scores, sub_labels)] sorted_combine = sorted(combine, key=itemgetter(0))这段代码什么意思

这段代码的作用是对两个列表进行逐个元素的组合，并按照其中一个列表的元素进行排序。具体的解释如下：

- `label_lists`和`score_lists`是两个列表，它们的长度应该相同。
- `zip(label_lists, score_lists)`将两个列表中对应位置的元素组合成一个新的元组，返回一个迭代器。
- `assert len(sub_labels) == len(sub_scores)`用于断言两个子列表的长度相等，如果长度不等则会触发异常。
- `combine = [each for each in zip(sub_scores, sub_labels)]`通过列表推导式将迭代器中的元组转化为一个新的列表`combine`，其中每个元素都是一个包含两个值的元组，第一个值是`sub_scores`中的元素，第二个值是`sub_labels`中的对应元素。
- `sorted_combine = sorted(combine, key=itemgetter(0))`对列表`combine`中的元素进行排序，排序的依据是每个元素的第一个值（即`sub_scores`中的元素）。这里使用了`itemgetter(0)`作为排序的关键字，表示按照元组中索引为0的值进行排序。排序后的结果存储在列表`sorted_combine`中。

总结起来，这段代码的目的是将两个列表中对应位置的元素进行组合，并按照其中一个列表的元素进行排序，返回排序后的结果。

相关问题

sentences = [x[0] for x in batch] labels = [x[1] for x in batch] # batch length batch_len = len(sentences) # 计算输入的最大长度（包含cls） max_len = max([len(s) for s in sentences]) # padding data 初始化 batch_data = self.word_pad_idx * np.ones((batch_len, max_len)) batch_label_starts = [] # padding sentence for j in range(batch_len): cur_len = len(sentences[j]) batch_data[j][:cur_len] = sentences[j] # padding label batch_labels = self.label_pad_idx * np.ones((batch_len, max_len-1)) # label长度比sent少cls for j in range(batch_len): cur_tags_len = len(labels[j]) batch_labels[j][:cur_tags_len] = labels[j] # convert data to torch LongTensors batch_data = torch.tensor(batch_data, dtype=torch.long) batch_labels = torch.tensor(batch_labels, dtype=torch.long) # shift tensors to GPU if available batch_data = batch_data.to(self.device) batch_labels = batch_labels.to(self.device) return [batch_data, batch_labels]

这段代码是上面提到的方法中的具体实现。首先，将batch中的句子和标签分别取出来，并计算出batch的长度和输入最大长度（包含cls）。然后，初始化一个填充后的数据batch_data，将每个句子进行padding，并将句子转化为torch LongTensors类型的数据。接着，对标签也进行padding，并将标签转化为torch LongTensors类型的数据。最后，将数据转移到GPU上（如果可用的话）并返回。总体来说，这段代码的作用是将数据进行填充和转化，以便于在模型中进行训练和预测。

seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

这段代码是用于准备模型的输入数据的。首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot向量，作为模型的输出。整个过程将所有文本的数据整合在一起返回。