#print(texts1) texts2=[[word[0] for word in text if word[1]=='n' or word[1]=='v' or word[1]=='a' or word[1]=='d' or word[1]=='nr' or word[1]=='nrfg' or word[1]=='ns' or word[1]=='nt' or word[1]=='nz' or word[1]=='vn' or word[1]=='vd' or word[1]=='an' or word[1]=='ad' or word[1]=='l'] for text in texts1]

这段代码是对上一个问题中的分词结果texts1进行了过滤，只保留了名词（n）、动词（v）、形容词（a）、副词（d）、人名（nr）、人名（音译）（nrfg）、地名（ns）、机构名（nt）、其他专名（nz）、动名词（vn）、趋向动词（vd）、形容词性语素（an）、副形词性语素（ad）和习用语（l）这些词性的词语，将结果以列表形式存储到texts2中。

具体来说，代码中使用了列表推导式，先遍历texts1中的每个text，再遍历text中的每个word，使用if条件语句对word的词性进行判断，如果满足要求则将word的原始词语加入到列表中，最终得到的是一个二维列表，其中每个子列表对应原来的一个文本，包含了所有满足条件的词语。

相关问题

word2vec文本相似度

Word2Vec是一种用于将单词转换为向量表示的技术，它可以用于计算文本中单词之间的相似度，也可以用于计算文本之间的相似度。以下是使用Word2Vec计算文本相似度的步骤：

1. 准备数据：将文本数据转换为单词列表，每个单词都是一个字符串。

2. 训练模型：使用Word2Vec模型训练单词向量。在训练过程中，模型将单词映射到一个高维向量空间中，使得语义相似的单词在向量空间中距离较近。

3. 计算文本向量：将文本中所有单词的向量取平均值，得到文本的向量表示。

4. 计算文本相似度：使用余弦相似度计算两个文本向量之间的相似度。余弦相似度的取值范围为[-1,1]，值越接近1表示两个文本越相似，值越接近-1表示两个文本越不相似，值为0表示两个文本没有相关性。

以下是使用Python实现Word2Vec文本相似度计算的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np

# 准备数据
text1 = "I like to eat pizza"
text2 = "I hate vegetables"
text3 = "Pizza is my favorite food"
texts = [text1.split(), text2.split(), text3.split()]

# 训练模型
model = Word2Vec(texts, min_count=1)

# 计算文本向量
def get_text_vector(text):
    words = text.split()
    vectors = []
    for word in words:
        if word in model.wv.vocab:
            vectors.append(model.wv[word])
    if len(vectors) == 0:
        return None
    else:
        return np.mean(vectors, axis=0)

vector1 = get_text_vector(text1)
vector2 = get_text_vector(text2)

# 计算文本相似度
def cosine_similarity(vector1, vector2):
    if vector1 is None or vector2 is None:
        return None
    else:
        return np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))

similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)
print("文本1和文本2的相似度为：", similarity)

写一个seq2seq的中文聊天机器人的python代码，用jupterbook能用的通用代码

好的，我给您提供一个基于Seq2Seq模型的中文聊天机器人的Python代码，使用了TensorFlow和Keras库。您可以将代码保存为Jupyter Notebook格式，在Jupyter Notebook中运行。

首先需要安装以下库：

- TensorFlow
- Keras
- Jieba（中文分词库）

以下是代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import jieba
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding
from keras.callbacks import EarlyStopping

# 定义参数
BATCH_SIZE = 64  # Batch大小
EPOCHS = 100  # 训练轮数
LATENT_DIM = 256  # LSTM隐层单元数
NUM_SAMPLES = 10000  # 样本数量
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 100  # 最长句子长度
MAX_NUM_WORDS = 20000  # 最大词汇量
EMBEDDING_DIM = 100  # 词嵌入维度

# 读取数据
input_texts = []
target_texts = []
input_characters = set()
target_characters = set()

with open('data/chatbot_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.read().split('\n')
    
for line in lines[: min(NUM_SAMPLES, len(lines) - 1)]:
    input_text, target_text = line.split('\t')
    target_text = '\t' + target_text + '\n'
    input_texts.append(input_text)
    target_texts.append(target_text)
    for char in input_text:
        if char not in input_characters:
            input_characters.add(char)
    for char in target_text:
        if char not in target_characters:
            target_characters.add(char)

# 对输入和输出序列进行分词
input_tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NUM_WORDS)
input_tokenizer.fit_on_texts(input_texts)
input_sequences = input_tokenizer.texts_to_sequences(input_texts)
input_word_index = input_tokenizer.word_index

target_tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NUM_WORDS)
target_tokenizer.fit_on_texts(target_texts)
target_sequences = target_tokenizer.texts_to_sequences(target_texts)
target_word_index = target_tokenizer.word_index

# 翻转字典，用于解码器
reverse_input_word_index = dict((i, word) for word, i in input_word_index.items())
reverse_target_word_index = dict((i, word) for word, i in target_word_index.items())

# 对输入和输出序列进行填充
encoder_inputs = pad_sequences(input_sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH, padding='post')
decoder_inputs = pad_sequences(target_sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH, padding='post')

# 对输出序列进行one-hot编码
decoder_outputs = np.zeros((len(decoder_inputs), MAX_SEQUENCE_LENGTH, len(target_word_index) + 1), dtype='float32')
for i, target_sequence in enumerate(target_sequences):
    for t, word in enumerate(target_sequence):
        decoder_outputs[i, t, word] = 1.

# 定义编码器
encoder_inputs_placeholder = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,))
encoder_embedding = Embedding(len(input_word_index) + 1, EMBEDDING_DIM)
encoder_inputs_embedded = encoder_embedding(encoder_inputs_placeholder)
encoder_lstm = LSTM(LATENT_DIM, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs_embedded)
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义解码器
decoder_inputs_placeholder = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,))
decoder_embedding = Embedding(len(target_word_index) + 1, EMBEDDING_DIM)
decoder_inputs_embedded = decoder_embedding(decoder_inputs_placeholder)
decoder_lstm = LSTM(LATENT_DIM, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs_embedded, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(len(target_word_index) + 1, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义模型
model = Model([encoder_inputs_placeholder, decoder_inputs_placeholder], decoder_outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
history = model.fit([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

# 保存模型
model.save('model/chatbot_model.h5')

# 定义编码器、解码器模型
encoder_model = Model(encoder_inputs_placeholder, encoder_states)

decoder_state_input_h = Input(shape=(LATENT_DIM,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(LATENT_DIM,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
decoder_inputs_single = Input(shape=(1,))
decoder_inputs_single_embedded = decoder_embedding(decoder_inputs_single)
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(decoder_inputs_single_embedded, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
decoder_model = Model([decoder_inputs_single] + decoder_states_inputs, [decoder_outputs] + decoder_states)

# 定义生成回复函数
def reply(input_text):
    input_seq = input_tokenizer.texts_to_sequences([input_text])
    input_seq = pad_sequences(input_seq, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH, padding='post')
    states_value = encoder_model.predict(input_seq)
    target_seq = np.zeros((1, 1))
    target_seq[0, 0] = target_word_index['\t']
    reply_text = ''
    while True:
        output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value)
        sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
        sampled_char = reverse_target_word_index[sampled_token_index]
        if sampled_char == '\n' or len(reply_text) > MAX_SEQUENCE_LENGTH:
            break
        reply_text += sampled_char
        target_seq = np.zeros((1, 1))
        target_seq[0, 0] = sampled_token_index
        states_value = [h, c]
    return reply_text

# 测试生成回复函数
input_text = '你好'
reply_text = reply(input_text)
print('Input text:', input_text)
print('Reply text:', reply_text)

注：为了训练一个好的聊天机器人，需要更多的数据和更复杂的模型，以上代码只是一个简单的演示。