char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}

这段代码是将词汇表中每个字符与一个索引值建立映射关系，即将字符映射到整数。其中，`enumerate(vocab)` 会返回一个元素为 `(index, char)` 的元组序列，对这个序列使用字典推导式可以得到一个字典，其中每个字符对应着一个整数索引。这样做的目的是为了将字符转化为模型可以理解的数字形式，方便对模型进行训练和预测。

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def load_char_vocab(): if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb")) else: df = pd.read_csv("./data/train.csv",encoding="utf8") vocab = [] for ent in df["sentence1"].tolist()+df["sentence2"].tolist(): vocab.extend(list(ent)) with open(os.path.join("../../yidu-n7k/code.txt"),encoding='utf8') as f: for line in f.readlines(): code,name = line.strip().split('\t') vocab.extend(list(name)) vocab = sorted(set(vocab)) print(len(vocab)) word2idx = {word: index for index, word in enumerate(vocab,start=2)} word2idx["UNK"] = 1 idx2word = {index: word for word,index in word2idx.items()} pickle.dump((word2idx, idx2word),open("./checkpoint/word2id.pkl","wb")) return word2idx, idx2word是什么意思

这段代码定义了一个函数load_char_vocab()，其作用是加载字符级别的词汇表（vocab），并将其转换成word2idx和idx2word两个字典，用于后续的模型训练。如果已经存在保存的word2idx和idx2word，则直接从文件中读取；否则，从训练数据和外部词典文件中获取所有字符，并构建词典。其中，word2idx表示字符到索引的映射，idx2word表示索引到字符的映射。UNK表示未知字符。该函数返回word2idx和idx2word两个字典。

def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content = lin.split('\t')[0] for word in tokenizer(content): vocab_dic[word] = vocab_dic.get(word, 0) + 1 vocab_list = sorted([_ for _ in vocab_dic.items() if _[1] >= min_freq], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:max_size] vocab_dic = {word_count[0]: idx for idx, word_count in enumerate(vocab_list)} vocab_dic.update({UNK: len(vocab_dic), PAD: len(vocab_dic) + 1}) return vocab_dic

这是一个Python函数，用于构建词汇表。它的输入参数包括文件路径、分词器、最大词汇量和最小词频。其中，文件路径指向一个文本文件，分词器将文本分割成单词，最大词汇量限制词汇表的大小，最小词频用于过滤出现频率较低的单词。函数的输出是一个字典，将词汇表中的每个单词映射到一个唯一的整数索引。其中，UNK和PAD是两个特殊的单词，用于表示未知单词和填充单词。