解释代码path = r'./6_question'

这行代码定义了一个字符串变量`path`，其值为`'./6_question'`。在Python中，前缀为`r`的字符串表示原始字符串，意味着字符串中的所有特殊字符（如`\n`、`\t`等）都不会被转义。在这里，`'./6_question'`表示当前工作目录下的一个名为`6_question`的文件夹。因此，该行代码的作用是将`path`变量设置为当前工作目录下的`6_question`文件夹的路径。

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import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好，我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗

这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分：

1. 导入必要的库：代码开头导入了一些需要使用的库，如`re`（正则表达式操作）、`json`（处理 JSON 数据）、`defaultdict`（创建默认值字典）等。

2. 导入其他模块：代码中导入了其他几个模块，包括`question_classifier`、`question_parser`、`answer_search`和`tuomin_word`。这些模块包含了问答系统中的关键组件，用于问题分类、问题解析和答案搜索等。

3. 定义ChatBotGraph类：这是一个聊天机器人的主类，其中包含了初始化方法`__init__()`以及主要的聊天方法`chat_main()`。

4. 初始化方法：在初始化方法中，创建了问题分类器（`QuestionClassifier`）、问题解析器（`QuestionPaser`）、答案搜索器（`AnswerSearcher`）以及关键词链表（`keyword_chains`）等。

5. 聊天方法：`chat_main()`方法接收用户输入的问题作为参数，并返回机器人的回答。该方法首先根据配置文件和参数进行一些初始化设置，并返回一个初始的回答。然后，根据用户输入的问题进行关键词过滤，并进行问题分类和解析。最后，通过答案搜索器搜索答案，并将结果返回。

6. 主程序入口：最后的主程序入口部分，读取了停用词文件，创建了一个ChatBotGraph对象，并通过用户输入不断与机器人进行对话。

这段代码是一个简单的问答系统的示例，它通过问题分类、问题解析和答案搜索等组件来实现与用户的交互。你可以根据具体的需求和数据来进行修改和扩展。

Bert问答数据预处理的代码

以下是Bert问答数据预处理的代码，代码使用了Python和PyTorch：

import json
import torch
from torch.utils.data import Dataset


class QADataset(Dataset):
    def __init__(self, tokenizer, data_file_path, max_seq_len):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.data = []
        with open(data_file_path, 'r') as f:
            for line in f:
                example = json.loads(line.strip())
                question = example['question']
                context = example['context']
                answer = example['answer']
                start_position = example['start_position']
                end_position = example['end_position']
                self.data.append((question, context, answer, start_position, end_position))
        self.max_seq_len = max_seq_len

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        question, context, answer, start_position, end_position = self.data[index]
        input_ids, token_type_ids, attention_mask = self._get_input_features(question, context)
        start_position, end_position = self._get_answer_position(start_position, end_position, input_ids)
        return input_ids, token_type_ids, attention_mask, start_position, end_position

    def _get_input_features(self, question, context):
        question_tokens = self.tokenizer.tokenize(question)
        context_tokens = self.tokenizer.tokenize(context)
        if len(question_tokens) > self.max_seq_len - 2:
            question_tokens = question_tokens[:self.max_seq_len - 2]
        if len(context_tokens) > self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3:
            context_tokens = context_tokens[:self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3]
        tokens = ['[CLS]'] + question_tokens + ['[SEP]'] + context_tokens + ['[SEP]']
        input_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
        token_type_ids = [0] * (len(question_tokens) + 2) + [1] * (len(context_tokens) + 1)
        attention_mask = [1] * len(input_ids)
        padding_len = self.max_seq_len - len(input_ids)
        input_ids += [0] * padding_len
        token_type_ids += [0] * padding_len
        attention_mask += [0] * padding_len
        return input_ids, token_type_ids, attention_mask

    def _get_answer_position(self, start_position, end_position, input_ids):
        cls_index = input_ids.index(self.tokenizer.cls_token_id)
        start_position += cls_index + 1
        end_position += cls_index + 1
        if start_position >= self.max_seq_len:
            start_position = self.max_seq_len - 1
        if end_position >= self.max_seq_len:
            end_position = self.max_seq_len - 1
        return start_position, end_position

这段代码实现了一个`QADataset`类，用于读取并预处理Bert问答数据，其中`tokenizer`是Bert的分词器，`data_file_path`是原始数据文件的路径，`max_seq_len`是最大序列长度。

在`__getitem__`方法中，首先调用`_get_input_features`方法将问题和文本分别进行分词、转换为ID，并拼接起来。然后调用`_get_answer_position`方法将答案在拼接后的序列中的位置进行转换。最后返回输入序列ID、token type ID、attention mask、答案的起始位置和终止位置。

在`_get_input_features`方法中，需要注意长度限制和padding的处理。在`_get_answer_position`方法中，需要找到`[CLS]`标记的位置，并将答案的位置进行偏移。

这样就可以使用上述代码将Bert问答数据进行预处理，以便于输入到Bert模型中进行训练。