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))

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

翻译代码review_list, sentiment_list = load_corpus(file_path_pos,file_path_nag) # 将全部语料按1:4分为测试集与训练集 n = len(review_list) // 5 train_review_list, train_sentiment_list = review_list[n:], sentiment_list[n:] test_review_list, test_sentiment_list = review_list[:n], sentiment_list[:n] print('训练集数量： {}'.format(str(len(train_review_list)))) print('测试集数量： {}'.format(str(len(test_review_list)))) # 用于训练的评论 review_train = [' '.join(review_to_text(review)) for review in train_review_list] # 对于训练评论对应的正常评论/恶意评论 sentiment_train = train_sentiment_list # 用于测试的评论 review_test = [' '.join(review_to_text(review)) for review in test_review_list] # 对于测试评论对应的正常评论/恶意评论 sentiment_test = test_sentiment_list count_vec = CountVectorizer(max_df=0.8, min_df=3) tfidf_vec = TfidfTransformer()

这段代码的作用是加载语料库并将其分为训练集和测试集。首先，load_corpus函数从指定的文件路径加载评论和情感标签，并将它们分别存储在review_list和sentiment_list列表中。然后，该代码将全部语料按照1：4的比例分成训练集和测试集。接着，将训练集中的评论转换为字符串形式，并将其存储在review_train列表中；train_sentiment_list列表则包含与训练集中的评论对应的情感标签。同样，测试集中的评论和情感标签分别存储在review_test和sentiment_test列表中。最后，使用CountVectorizer和TfidfTransformer将训练集中的评论转换为矩阵表示。其中，CountVectorizer对文本进行词频统计，TfidfTransformer则将词频统计矩阵转换为TF-IDF权重矩阵。

import osimport jiebaimport numpy as npfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 定义常量data_dir = './data'stopwords_path = './stopwords.txt'category_names = ['文学', '教育', '计算机', '医学', '体育']# 加载停用词stopwords = set()with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip())# 加载语料库，构建训练集和测试集train_data = []train_labels = []test_data = []test_labels = []for i, category_name in enumerate(category_names): category_dir = os.path.join(data_dir, category_name) file_names = os.listdir(category_dir) for j, file_name in enumerate(file_names): with open(os.path.join(category_dir, file_name), 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() words = [word for word in jieba.cut(content) if word not in stopwords] if j < 3: test_data.append(words) test_labels.append(i) else: train_data.append(words) train_labels.append(i)# 构建词汇表vocab = set()for document in train_data: vocab |= set(document)vocab = list(vocab)vocab.sort()# 构建文档向量def document2vector(document, vocab): vector = np.zeros(len(vocab)) for word in document: if word in vocab: vector[vocab.index(word)] += 1 return vectortrain_vectors = np.array([document2vector(document, vocab) for document in train_data])test_vectors = np.array([document2vector(document, vocab) for document in test_data])# 训练朴素贝叶斯分类器clf = MultinomialNB()clf.fit(train_vectors, train_labels)# 测试分类器predicted_labels = clf.predict(test_vectors)# 评估分类器accuracy = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)print('Accuracy:', accuracy)

这段代码实现了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类器，主要分为以下几个步骤：

1. 加载停用词文件，并存储在一个集合中。
2. 加载语料库，并将每个文档进行分词，去除停用词，并将前三个文档作为测试集，其余的作为训练集。
3. 构建词汇表，将训练集中的所有词语去重后按字典序排序后存储在一个列表中。
4. 将每个文档转化为词向量，其长度为词汇表的长度，每个位置表示对应词汇在该文档中出现的次数。
5. 使用训练集训练一个朴素贝叶斯分类器，并使用测试集测试该分类器的准确率。

需要注意的是，该代码中使用的是多项式朴素贝叶斯分类器（MultinomialNB），因此假设每个词汇的出现次数是服从多项式分布的。同时，该代码中使用的是中文分词工具jieba，因此需要确保该工具已被正确安装。