为以下代码提供一个数据集： from numpy import * # 创建不重复词的列表 ———— 词汇表 def createVocabList(dataSet): vocabSet = set([]) # 创建一个空集 for document in dataSet: vocabSet = vocabSet | set(document) # 创建两个集合的并集 return list(vocabSet)

这段代码是用于创建一个不重复词的列表，即词汇表，需要一个数据集作为输入。因此，可以为其提供一个包含多个文本的数据集，每个文本可以是一个字符串或者一个列表，其中每个元素表示一个词语。以下是一个示例数据集：

dataSet = [['hello', 'world', 'good', 'morning'],
           ['how', 'are', 'you', 'doing', 'today'],
           ['the', 'weather', 'is', 'great', 'today']]

该数据集包含三个文本，每个文本用一个列表来表示，列表中的每个元素都是一个词语。通过调用 `createVocabList(dataSet)` 函数，将返回一个列表，其中包含数据集中所有不重复的词语。

相关问题

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric): plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1): print('text: ', example.numpy()) print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1): print('texts: ', example.numpy()[:3]) print() print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization( max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3): print("Original: ", example[n].numpy()) print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]])) print()解释一下这些代码。

这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集，然后对数据集进行预处理和向量化，以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

2. 禁用进度条，以免在输出过程中出现过多的信息：

tfds.disable_progress_bar()

3. 加载IMDB评论数据集并获取有关数据集的信息：

dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']

4. 查看数据集中的一个示例，并输出文本和标签：

for example, label in train_dataset.take(1):
    print('text: ', example.numpy())
    print('label: ', label.numpy())

5. 定义缓冲区大小和批次大小，并对训练和测试数据集进行批处理和预取：

BUFFER_SIZE = 10000 
BATCH_SIZE = 64 
train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) 
test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

6. 查看训练数据集中的前三个示例的文本和标签：

for example, label in train_dataset.take(1):
    print('texts: ', example.numpy()[:3])
    print()
    print('labels: ', label.numpy()[:3])

7. 定义词汇表大小和文本向量化层，然后使用`adapt`方法对训练数据集进行适应：

VOCAB_SIZE = 1000 
encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(max_tokens=VOCAB_SIZE) 
encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text))

8. 获取词汇表并输出前20个词汇：

vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) 
vocab[:20]

9. 对一个示例进行编码，并输出编码结果：

encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() 
encoded_example

10. 对编码后的示例进行反向转换并输出结果：

for n in range(3):
    print("Original: ", example[n].numpy())
    print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))
    print()

该代码段中的主要任务是将IMDB评论数据集加载到TensorFlow中，并准备进行情感分析训练。它包含了对数据的处理、向量化和预处理等步骤，是进行自然语言处理任务的常见流程。

本地词向量文件加载到情感分类模型中的pytorch代码

加载本地词向量文件到情感分类模型中的PyTorch代码可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

2. 定义情感分类模型

class SentimentClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, embeddings):
        super(SentimentClassifier, self).__init__()

        self.embedding_dim = embeddings.shape[1]
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, self.embedding_dim)
        self.embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(embeddings))
        self.embedding.weight.requires_grad = False

        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.lstm = nn.LSTM(self.embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, text, text_lengths):
        embedded = self.embedding(text)
        packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths.cpu(), batch_first=True)
        packed_output, (hidden, cell) = self.lstm(packed_embedded)
        output, output_lengths = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output, batch_first=True)
        hidden = self.fc(torch.mean(output, dim=1))
        return hidden

3. 加载本地词向量文件

def load_embeddings(embedding_file):
    with open(embedding_file, 'r') as f:
        embeddings = {}
        for line in f:
            values = line.strip().split()
            word = values[0]
            vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
            embeddings[word] = vector
    return embeddings

4. 准备数据并创建模型实例

# 准备数据
vocab_size = len(vocab)
hidden_dim = 256
output_dim = 2
embeddings_file = 'word_embeddings.txt'
embeddings = load_embeddings(embeddings_file)

# 创建模型实例
model = SentimentClassifier(vocab_size, hidden_dim, output_dim, embeddings)

其中，`vocab` 是一个词汇表，可以使用 PyTorch 中的 `torchtext` 库来创建。`word_embeddings.txt` 是包含每个单词的向量表示的本地文件。

5. 训练和评估模型

使用 `torch.optim` 库中的优化器来训练模型，并使用 `torch.utils.data` 库中的数据加载器来加载数据。最后，使用测试集来评估模型的性能。

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义训练循环
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    model.train()
    for batch in iterator:
        text, text_lengths = batch.text
        optimizer.zero_grad()
        predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)
        loss = criterion(predictions, batch.label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 定义评估函数
def evaluate(model, iterator, criterion):
    model.eval()
    total_loss = 0
    total_correct = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            text, text_lengths = batch.text
            predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)
            loss = criterion(predictions, batch.label)
            total_loss += loss.item()
            total_correct += (predictions.argmax(1) == batch.label).sum().item()
    return total_loss / len(iterator), total_correct / len(iterator.dataset)

# 训练模型
N_EPOCHS = 10
for epoch in range(N_EPOCHS):
    train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    train_loss, train_acc = evaluate(model, train_iterator, criterion)
    test_loss, test_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)
    print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}% | Test Loss: {test_loss:.3f} | Test Acc: {test_acc*100:.2f}%')