corpus_label

corpus_label 是指对语料库进行标注，将其中的文本数据进行分类、归类或打上标签，以便后续的分析或应用。例如，在一份新闻语料库中，可以对每篇新闻打上标签，如政治、经济、娱乐等，以便在后续的分析中更好地进行分类或检索。对语料库进行标注是自然语言处理中非常重要的一步，它可以帮助我们更好地理解和利用文本数据。

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import re num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 0 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 1 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break

这段代码是一个简单的循环打印邮件相关信息的代码。下面是代码的解释和注释：

import re

num = 0  # 初始化计数器

# 遍历测试语料库(test_corpus)，测试标签(test_labels)和SVM预测结果(svm_tfidf_predictions)
for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions):
    # 如果标签和预测的标签都为0
    if label == 0 and predicted_label == 0:
        print('邮件类型:', label_name_map[int(label)])  # 打印邮件类型
        print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)])  # 打印预测的邮件类型
        print('文本:-')
        print(re.sub('\n', ' ', document))  # 打印文本，将换行符替换为空格

        num += 1  # 计数器加1
        if num == 40:
            break  # 达到指定数量后退出循环

num = 0  # 重新初始化计数器

# 遍历测试语料库(test_corpus)，测试标签(test_labels)和SVM预测结果(svm_tfidf_predictions)
for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions):
    # 如果标签为1且预测的标签为0
    if label == 1 and predicted_label == 0:
        print('邮件类型:', label_name_map[int(label)])  # 打印邮件类型
        print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)])  # 打印预测的邮件类型
        print('文本:-')
        print(re.sub('\n', ' ', document))  # 打印文本，将换行符替换为空格

        num += 1  # 计数器加1
        if num == 40:
            break  # 达到指定数量后退出循环

这段代码的作用是根据测试标签和SVM模型的预测结果打印一定数量的邮件信息。第一个循环打印了标签和预测为0的邮件信息，第二个循环打印了标签为1且预测为0的邮件信息。其中，`re.sub('\n', ' ', document)`使用正则表达式将文本中的换行符替换为空格。`num`变量用于计数，当达到指定数量后，使用`break`语句退出循环。

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- `class Seq2Seq(nn.Module):`：定义一个名为 Seq2Seq 的类，继承自 nn.Module 类。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):`：定义 Seq2Seq 类的初始化方法，接收六个参数。
- `super().__init__():`：调用父类 nn.Module 的初始化方法。
- `self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)`: 创建一个 Encoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 encoder 属性中。
- `self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个 Decoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 decoder 属性中。
- `self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个线性层对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 classifier 属性中。
- `self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()`: 创建一个交叉熵损失函数对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 cross_loss 属性中。
- `def forward(self,en_index,ch_index):`：定义 Seq2Seq 类的前向传播方法，接收两个参数。
- `decoder_input = ch_index[:,:-1]`: 将目标序列 ch_index 去掉最后一个元素，并赋值给 decoder_input。
- `label = ch_index[:,1:]`: 将目标序列 ch_index 去掉第一个元素，并赋值给 label。
- `encoder_hidden = self.encoder(en_index)`: 通过调用 Encoder 对象的 __call__ 方法，将源序列 en_index 作为输入，得到编码器的隐状态，并将其赋值给 encoder_hidden。
- `decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)`: 通过调用 Decoder 对象的 __call__ 方法，将 decoder_input 和 encoder_hidden 作为输入，得到解码器的输出和隐状态，并将输出赋值给 decoder_output。
- `pre = self.classifier(decoder_output)`: 将 decoder_output 作为输入，通过调用线性层对象 self.classifier 得到预测值 pre。
- `loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))`: 将 pre 和 label 通过交叉熵损失函数计算损失值 loss。
- `return loss`: 返回损失值 loss。