今<unk>天<unk>下<unk>午<unk>一<unk>天<unk>的<unk>雨

根据提供的引用内容，我可以为您解释一些文本处理中常用的特殊字符。在文本处理中，我们经常会遇到句子长度不一致、低频词、特殊符号等问题。为了解决这些问题，我们可以使用特殊字符来填充、替换和标记句子。其中，&lt;PAD&gt;可以帮助我们填充句子长度不足的部分，&lt;UNK&gt;可以帮助我们替换词汇表里不存在的字符，&lt;GO&gt;会放在句子的开头，用于告诉模型这是句子输入的开始，&lt;EOS&gt;会放在句子的结尾，用于告诉模型这是句子输入的结束。此外，&lt;CLS&gt;是一个用于分类的特殊字符，通常会在BERT等模型中使用。

至于您提供的问题，由于其中存在多个未知字符，我无法理解您的问题。如果您能提供更多的信息或者修正问题中的未知字符，我将非常乐意为您提供帮助。

相关问题

请将下列shell语句转换为python语句：langs="101" recog="101" FLP=false garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>" . ./tools/parse_options.sh set -e set -o pipefail all_langs="" for l in `cat <(echo ${langs}) <(echo ${recog}) | tr " " "\n" | sort -u`; do all_langs="${l} ${all_langs}" done all_langs=${all_langs%% }

import os

langs="101"
recog="101"
FLP=False
garbage_utterance_tags="<silence> <v-noise> <noise> <unk> <hes>"
os.system(f"langs=\"{langs}\" recog=\"{recog}\" FLP={FLP} garbage_utterance_tags=\"{garbage_utterance_tags}\" . ./tools/parse_options.sh")
os.system("set -e")
os.system("set -o pipefail")

all_langs = ""
for l in sorted(set(langs.split() + recog.split())):
all_langs = f"{l} {all_langs}"
all_langs = all_langs.strip()

注意：在 Python 中，使用 os.system() 函数来执行 shell 命令。在这个例子中，". ./tools/parse_options.sh" 会设置一些环境变量，这些环境变量在后面的程序中会被使用。在 Python 中，我们可以使用 f-string 来将变量插入到 shell 命令中。set -e 和 set -o pipefail 会影响后面的 shell 命令的行为。在 Python 中，我们也可以使用 os.system() 来执行这些命令。

2.1 英文处理 由于英文句子最后的单词与标点符号是连在一起的，需要进行分割，其中句末英文标点符号有四个（‘,’，‘.’，‘!’，‘?’）。在处理英文句子后，需要对单词进行处理，即单词词频的统计。在自然语言处理中，需要设置特殊字符，方便后面加入到字符序列，其中英文需要加入PAD和UNK即可，具体字符说明如下。 <PAD>: 补全字符 <GO>/<SOS>: 句子起始标识符 <EOS>: 句子结束标识符 <UNK>: 低频词或者一些未遇到过的词等 1、建立一个自定义函数，对数据中的“English”列进行标点符号处理，如果句末含有四个英文标点符号中的一个，用空格隔开，如果没有则忽略。 2、建立自定义英文词频统计函数，实现英文词频统计和插入特殊字符和，并返回词频字典。

1、标点符号处理函数的实现：

def process_punctuation(text):
    punctuations = ['.', ',', '!', '?']
    for p in punctuations:
        text = text.replace(p, f' {p}')
    return text

该函数将输入的文本中的句末标点符号用空格隔开，返回处理后的文本。其中使用了字符串的replace()方法来替换标点符号。

2、英文词频统计函数的实现：

from collections import Counter

def get_word_freq_dict(texts):
    word_freq_dict = Counter()
    for text in texts:
        text = process_punctuation(text)
        words = text.split()
        word_freq_dict.update(words)

    # 加入特殊字符
    special_tokens = ['<PAD>', '<GO>', '<EOS>', '<UNK>']
    for token in special_tokens:
        word_freq_dict[token] = 1

    return word_freq_dict

该函数接受一个文本列表作为输入，先调用前面实现的标点符号处理函数对每个文本进行处理，然后将处理后的文本分割为单词，并使用Python的collections模块中的Counter类统计单词出现次数。接着将特殊字符加入到词频字典中，并将其出现次数设为1，最后返回词频字典。