def build_wordmap(contents): word_freq = Counter() for sentence in tqdm(contents): seg_list = jieba.cut(sentence.strip()) # Update word frequency word_freq.update(list(seg_list)) # Create word map words = [w for w in word_freq.keys() if word_freq[w] > min_word_freq] word_map = {k: v + 4 for v, k in enumerate(words)} word_map['<pad>'] = 0 word_map['<start>'] = 1 word_map['<end>'] = 2 word_map['<unk>'] = 3 print('len(word_map): ' + str(len(word_map))) print(words[:10]) with open('data/WORDMAP.json', 'w') as file: json.dump(word_map, file, indent=4)

这段代码是用来构建词表（word map）的。它接受一个包含文本内容的列表作为输入。

首先，创建一个空的Counter对象`word_freq`，用于统计每个词的频率。

然后，使用循环遍历输入列表中的每个句子，并使用jieba库对句子进行分词处理。分词后得到的结果是一个生成器对象，将其转换为列表并更新词频统计。

接下来，根据最小词频阈值，筛选出出现频率大于该阈值的词，并将它们保存在列表`words`中。

然后，创建一个字典`word_map`，将词作为键，将其在词表中的索引（加上4）作为值。这里加上4是为了给特殊标记留出索引位置。

接下来，将特殊标记`<pad>`、`<start>`、`<end>`和`<unk>`分别添加到`word_map`中，并分别赋予索引0、1、2和3。

然后，打印词表的长度和前10个词。

最后，使用json.dump函数将`word_map`保存到名为'WORDMAP.json'的文件中。

这段代码的目的是根据输入的文本内容构建词表，并将词表保存到文件中供后续使用。词表中包含了出现频率较高的词以及特殊标记。

相关问题

中英机器翻译'data/wordmap_zh.json

data/wordmap_zh.json是一个中英文词汇映射的数据文件。

中英机器翻译是指通过计算机技术将中文翻译成英文或将英文翻译成中文的过程。这个过程中需要用到大量的词汇映射来建立中英文之间的对应关系。而data/wordmap_zh.json文件就是存储了这种映射关系的数据。

该文件是以JSON格式存储的，JSON是一种轻量级的数据交换格式，适合用于存储和传输结构化的数据。在这个文件中，中文词汇作为键，对应的英文词汇作为值。这样，通过读取这个文件，程序可以根据中文词汇找到对应的英文翻译。

对于中英机器翻译的算法或模型来说，这个词汇映射文件是非常重要的。它提供了一个基础的词汇库，用于建立中英单词之间的联系。程序可以根据这个映射文件来进行词语的替换和转换，从而实现中英文之间的相互翻译。

总的来说，data/wordmap_zh.json是一个存储中英文词汇映射关系的数据文件，为中英机器翻译提供了基础的词汇库，并在算法中起到关键作用。

// 添加敏感词汇 private void addWord() { String word = JOptionPane.showInputDialog(this, "Enter sensitive word:"); if (word != null && !word.trim().isEmpty()) { wordMap.put(word, 0); saveWords(); refreshList(); } }

这是SensitiveWordAnalyzer类中的一个方法，名为addWord()，该方法用于添加敏感词汇。

首先，该方法通过JOptionPane.showInputDialog()方法弹出一个输入框，让用户输入敏感词汇，并将输入的内容保存在word变量中。

然后，判断word是否为空或者只包含空格，如果不是，则将该敏感词汇作为key添加到wordMap中，并将其value初始化为0。

接着，调用saveWords()方法保存敏感词汇到文件中，并调用refreshList()方法刷新敏感词列表。