words_only_set.add(new_words)

这段代码的作用是将一个字符串添加到集合 words_only_set 中。具体来说，它会执行以下操作：

1. 将字符串 new_words 添加到集合 words_only_set 中。

2. 如果集合中已经包含了该字符串，则不会重复添加，因为集合中的元素必须是唯一的。

这段代码的作用可能是为了将处理后的文本中提取出的单词添加到集合中，以便后续的处理和使用。集合中的元素唯一，可以避免重复的单词出现，同时集合还可以用于快速查找和判断某个单词是否已经存在。

相关问题

else: # 执行单词添加 new_chinese = input('请输入单词翻译：') word_dict.update({new_words: new_chinese}) # 转换成字符串存入set集合中 dict_str = str(word_dict).replace('{', '').replace('}','').replace("'", '') words_book.add(dict_str) print('单词添加成功') dict_str = dict_str.replace(',', '') print(dict_str) words_only_set.add(new_words)

这段代码是添加新单词功能的一部分，用于将新单词添加到生词本中。具体来说，它会执行以下操作：

1. 使用 input() 函数提示用户输入新单词的中文翻译。

2. 将新单词和其中文翻译存入一个字典 word_dict 中。

3. 使用 str() 函数将字典 word_dict 转换成字符串，去除大括号和单引号，以便后续存储到集合中。

4. 使用 add() 方法将字符串类型的单词添加到 words_book 集合中。

5. 打印出单词添加成功的提示信息，并将新单词添加到 words_only_set 集合中。

这段代码的作用是将新单词添加到生词本中。用户可以输入新单词的中文翻译，并将其添加到生词本中，方便后续的背诵和练习。添加新单词的过程中，程序会将单词和翻译存储到一个字典中，并将字典转换成字符串形式存储到集合中。程序还会检测是否有重复的单词，如果没有重复则会将新单词添加到生词本中。

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

这段代码是一个隐私词提取的程序，其目的是从微博文本数据中提取出可能包含隐私信息的词汇，并将其输出到文件中。

代码分为以下几个部分：

1.导入必要的库和模型

import jieba
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig

其中，jieba是一个中文分词库，torch是PyTorch深度学习框架，transformers是一个自然语言处理模型库。

2.加载自定义的词汇表

vocab_path = "output/user_vocab.txt"
count = 0
with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        count += 1
user_vocab = count
print(user_vocab)

这里的自定义词汇表是一些特定领域的词汇，例如医学领域或法律领域的专业术语。这些词汇不在通用的词汇表中，需要单独加载。

3.加载微博文本数据

text_data = []
with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        text_data.append(line.strip())
print(text_data)

这里的微博文本数据是程序要处理的输入数据。

4.加载BERT分词器，并使用自定义词汇表

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path)
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab)

BERT分词器可以将中文文本转换为一系列的词汇编号，这里使用自定义词汇表来保证所有的词汇都可以被正确地转换。

5.加载BERT模型

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True)

BERT模型是一个预训练的深度学习模型，可以将文本编码为向量表示。

6.构建种子词库

seed_words = ['姓名']
seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"]
seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens)
seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids)
seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids])
seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids])
model.eval()
with torch.no_grad():
    seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor)
    seed_encoded_layers = seed_outputs[0]

种子词库是指一些已知的包含隐私信息的词汇，这里只有一个“姓名”。这部分代码将种子词转换为张量表示，并调用BERT模型进行编码。

7.构建隐私词库

privacy_words = set()
privacy_words_sim = set()
for text in text_data:
    words = jieba.lcut(text.strip())
    tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"]
    token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    segment_ids = [0] * len(token_ids)
    token_tensor = torch.tensor([token_ids])
    segment_tensor = torch.tensor([segment_ids])
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(token_tensor, segment_tensor)
        encoded_layers = outputs[0]
    for i in range(1, len(tokens) - 1):
        word = tokens[i]
        if word in seed_words:
            continue
        if len(word) <= 1:
            continue
        sim_scores = []
        for j in range(len(seed_encoded_layers)):
            sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item())
        cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores)
        print(cos_sim, word)
        if cos_sim >= 0.5:
            privacy_words.add(word)
            privacy_words_sim.add((word, cos_sim))
print(privacy_words)

这部分代码是隐私词提取的核心部分，其流程如下：

1. 对每个文本进行分词。
2. 将分词后的词汇转换为张量表示，并调用BERT模型进行编码。
3. 对于每个词，计算它与种子词之间的余弦相似度。
4. 如果相似度大于等于0.5，则将该词添加到隐私词库中。

8.输出隐私词库

with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1:
    for word in privacy_words:
        f1.write(word + '\n')
with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2:
    for word, cos_sim in privacy_words_sim:
        f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n")

这部分代码将提取出的隐私词输出到文件中，包括词汇本身和与种子词的相似度值。