自主编写根据语料文件建立词典的代码

当根据语料文件建立词典，你可以使用Python中的一些常用库来实现。下面是一个示例代码，用于建立词典：

from collections import Counter
import os

def build_vocab(corpus_file, min_freq=5):
    vocab_counter = Counter()
    with open(corpus_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            words = line.strip().split()
            vocab_counter.update(words)

    # 过滤掉低频词
    vocab = {word for word, freq in vocab_counter.items() if freq >= min_freq}

    return vocab

# 语料文件路径
corpus_file = 'corpus.txt'

# 建立词典
vocab = build_vocab(corpus_file)

# 输出词典大小
print('Vocabulary size:', len(vocab))

以上代码使用了`Counter`对象来统计词频，然后根据设定的最小词频阈值过滤掉低频词，最后返回建立好的词典。你可以根据自己的需求修改代码，例如设定不同的最小词频阈值、处理多个语料文件等。

相关问题

bert模型对语料库预处理的代码

BERT模型对语料库预处理的代码主要包括以下几个步骤：

1. 将原始语料库转化为BERT模型能够处理的格式
2. 对输入文本进行分词
3. 添加特殊标记，如[CLS]、[SEP]等
4. 对句子进行padding，使其长度相同
5. 构建输入的特征向量

下面是一个简单的BERT模型对语料库预处理的代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler

# 加载BERT分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载数据集
sentences = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence."]
labels = [0, 1]

# 对文本进行分词和添加特殊标记
input_ids = []
for sentence in sentences:
    encoded_sent = tokenizer.encode(sentence, add_special_tokens=True)
    input_ids.append(encoded_sent)

# 对句子进行padding
MAX_LEN = 64
input_ids = torch.tensor([i + [0]*(MAX_LEN-len(i)) for i in input_ids])

# 构建attention masks
attention_masks = []
for sent in input_ids:
    att_mask = [int(token_id > 0) for token_id in sent]
    attention_masks.append(att_mask)

# 构建数据集
dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, torch.tensor(labels))

# 构建数据加载器
batch_size = 32
dataloader = DataLoader(dataset, sampler=RandomSampler(dataset), batch_size=batch_size)

以上代码中，我们首先加载了BERT分词器，然后对输入文本进行分词和特殊标记的添加，接着对句子进行padding，最后构建了输入特征向量和数据加载器。这样，我们就可以将预处理后的数据输入到BERT模型中进行训练或推理。

将普通文本文件变成语料库文件

将普通文本文件变成语料库文件的步骤如下：

1. 定义语料库格式：语料库文件通常是一个以每行为一个文档的文本文件，每行表示一个文档或一段话。

2. 分词：将每个文档或一段话进行分词，即将其拆分成一个个单词或词组。

3. 清洗数据：去除停用词、标点符号、数字和特殊字符等干扰项。

4. 去重：如果有重复的文档或一段话，需要将其去重。

5. 存储：将清洗后的文本数据存储到语料库文件中。

下面是一个简单的Python代码示例，将普通文本文件转换为语料库文件：

import os
import jieba

# 定义语料库文件名和路径
corpus_file = 'corpus.txt'
corpus_path = './'

# 打开文本文件
with open('text_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text_data = f.read()

# 分词
seg_list = jieba.cut(text_data)

# 去除停用词
stop_words = set()
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.add(line.strip())

clean_text_list = []
for word in seg_list:
    if word not in stop_words:
        clean_text_list.append(word)

# 去重
clean_text_list = list(set(clean_text_list))

# 存储到语料库文件中
with open(os.path.join(corpus_path, corpus_file), 'w', encoding='utf-8') as f:
    for text in clean_text_list:
        f.write(text + '\n')

在上面的代码中，我们使用了jieba库进行中文分词，并且去除了停用词。最后，将清洗后的文本数据存储到了语料库文件中。