举例说明t.fit_on_text()的结果是什么

`fit_on_texts`是Keras或类似库中的文本分词器（Tokenizer）的一个方法，用于学习并建立词汇表，通常应用于自然语言处理任务中。当你调用`t.fit_on_texts(texts)`时，其中`texts`是一个包含待分词文本的数据集，它会统计每个单词（如果`char_level=False`）或字符（如果`char_level=True`）在数据集中出现的频率。

方法的具体结果通常包括两个关键部分：

1. **Vocabulary（词汇表）**：这是Tokenizer维护的一个字典，包含了训练过程中遇到的所有独特令牌及其对应的序号。比如，如果你有单词"apple"和"banana"，它们可能分别对应于序号1和2。

2. **Fitted状态**：Tokenizer的状态会被更新，使其能够正确地将新的文本转换成数字序列。这意味着之后你可以使用`texts_to_sequences`或`text_to_word_index`等方法对新的未见过的文本进行同样的分词操作。

举个例子，假设我们有以下文本数据：

texts = ["我喜欢吃苹果", "香蕉是我最喜欢的水果"]

调用`t.fit_on_texts(texts)`后，可能得到的输出如下：

vocabulary = {'我': 1, '喜欢': 2, '吃': 3, '苹果': 4, '香蕉': 5, '是': 6, '最': 7, '喜欢的': 8, '水果': 9}

现在，如果我们有新句子“他喜欢吃香蕉”，通过已经训练好的tokenizer，可以将其转换为数字序列：

new_sentence = "他喜欢吃香蕉"
sequence = t.texts_to_sequences([new_sentence])

返回的`sequence`可能是 `[1, 2, 3, 5]`，这就是`fit_on_texts`训练后的结果，使得我们可以对新文本进行有效的预处理。