path = r"/Users/fenghaoyi/Desktop/语料" #这一个是打开语liao # 从哪里打开的喔? file_name = [] file_list = os.listdir(path) # 文件名导出 #语料里面的每一个文件名导出来了 for file in file_list: file_name.append(os.path.join(path,file))
时间: 2023-12-13 17:05:40 浏览: 20
这段代码是在Python中打开一个叫做“语料”文件夹中的所有文件,并将文件名存储在一个列表中。其中,第一行代码指定了“语料”文件夹的路径,第二行通过使用Python内置的os模块中的listdir()函数列出了该文件夹中的所有文件名,并将其存储在file_list列表中。第三行通过使用os模块中的join()函数将每个文件名与文件夹路径连接起来,形成一个完整的文件路径,并将其存储在file_name列表中。这样做的目的是为了方便后续读取和处理文件的操作。
相关问题
下面代码的作用是什么:corpus_path = os.path.join(os.getcwd(), corpus_file)
这行代码的作用是将当前工作目录(通过 `os.getcwd()` 获取)和 `corpus_file` 组合成一个完整的路径,即 `corpus_path`,用于指向语料库文件的路径。这里使用了 `os.path.join()` 函数来连接路径中的各个部分,以避免因不同操作系统的路径表示方式不同而导致的问题。
vectors = Vectors(name=model_name, cache=model_path)
这行代码是用于加载预训练的词向量模型。在这里,`model_name`是指预训练模型的名称,而`model_path`则是指预训练模型的路径。
通过`Vectors`类,可以加载已经训练好的词向量模型,这些词向量模型通常是在大规模语料上经过训练得到的。加载预训练的词向量模型的好处是可以利用预训练模型中的丰富语义信息,提高后续任务(如文本分类、序列标注等)的性能。
一旦加载了预训练的词向量模型,你可以使用这些词向量来初始化自己的嵌入层,或者在模型中直接使用这些词向量进行文本处理。
希望这个解释对你有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。
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