with open('sentences.txt','r',encoding='utf-8') as f: sentences = f.read().splitlines()

This code reads the file "sentences.txt" using the 'r' mode and 'utf-8' encoding. The file is then split into lines using the splitlines() function and stored in the variable "sentences". The variable "sentences" now contains a list of all the sentences in the file, with each sentence being a separate element in the list.

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import logging import jieba import gensim from gensim.models import Word2Vec def get_Segment(): texts = [] jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f: for line in texts: f.write(" ".join(w for w in line)) f.write("\r\n") def getmodel(): logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(LeveLname)s : %(message)s',level=logging.INFO) sentences = word2vec.LineSentence('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾')) print(model.mv.most_similar('候亮平',topn=10))

这段代码存在一些问题，我来帮你解释一下：

1. 代码中缺少了部分 import 语句，需要加上：

   from gensim.models import word2vec

2. 在 `logging.basicConfig()` 函数的第一个参数中，`LeveLname` 应该是 `levelname`，需要修正。

3. 在 `getmodel()` 函数中，`word2vec.LineSentence()` 应该是 `word2vec.Text8Corpus()`，需要修正。

4. 在 `getmodel()` 函数中，`model.mv.most_similar()` 应该是 `model.wv.most_similar()`，需要修正。

修正后的代码如下：

import logging
import jieba
import gensim
from gensim.models import word2vec

def get_Segment():
    texts = []
    jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt")
    with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            texts.append(list(jieba.cut(line.strip())))
    with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f:
        for line in texts:
            f.write(" ".join(w for w in line))
            f.write("\r\n")

def getmodel():
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
    sentences = word2vec.Text8Corpus('data\\in_the_name_of_people_segment.txt')
    model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1)
    return model

if __name__=='__main__':
    get_Segment()
    model = getmodel()
    print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义'))
    print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾'))
    print(model.wv.most_similar('候亮平',topn=10))

希望能帮到你！

pattern = r'<img src="(.+?)"' for item in findall(pattern, content): item = urljoin(url, item) with urlopen(item) as fp_web: with open(rf'{child}\{basename(item)}', 'wb') as fp_local: fp_local.write(fp_web.read()) else: print(title, '已存在，跳过...') fn = rf'{child}\{title}.txt' with open(fn, encoding='utf8') as fp: for line in fp: sentences.append(line)解释

这段代码主要是用于从HTML文本中提取图片并下载到本地，如果图片已经下载过，则跳过下载并读取已经下载好的文本文件。

具体解释如下：

1. `pattern = r'<img src="(.+?)"'`：定义正则表达式模式，用于匹配HTML文本中的图片链接。

2. `for item in findall(pattern, content):`：使用re模块的findall()函数，对HTML文本进行匹配，找出所有符合模式的图片链接。

3. `item = urljoin(url, item)`：使用urljoin()函数将相对路径的图片链接转换为绝对路径。

4. `with urlopen(item) as fp_web:`：使用urllib.request模块的urlopen()函数打开图片链接。

5. `with open(rf'{child}\{basename(item)}', 'wb') as fp_local:`：打开一个二进制文件，用于写入下载下来的图片。

6. `fp_local.write(fp_web.read())`：将从图片链接中读取的二进制数据写入到本地文件中。

7. `else:`：如果图片已经下载过，则跳过下载图片，并读取已经下载好的文本文件。

8. `print(title, '已存在，跳过...')`：向控制台输出提示信息。

9. `fn = rf'{child}\{title}.txt'`：构造文本文件的文件名。

10. `with open(fn, encoding='utf8') as fp:`：打开文本文件。

11. `for line in fp:`：遍历文本文件中的每一行。

12. `sentences.append(line)`：将文本文件中的每一行加入到列表sentences中。

整段代码的作用是：从HTML文本中提取出所有的图片链接，并将图片下载到本地。如果图片已经下载过，则跳过下载并读取已经下载好的文本文件。最后将文本文件中的每一行加入到一个列表sentences中，用于后续的处理和分析。