请介绍一下 vocabentry.from_corpus的用法

`vocabentry.from_corpus` 是一个用于创建词汇表的函数，其用法如下：

from transformers import GPT2Tokenizer, VocabEntry

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
vocab_entry = VocabEntry.from_corpus(tokenizer.get_vocab(), tokenizer.eos_token, tokenizer.pad_token, tokenizer.unk_token)

它的参数包括：

- `corpus`：表示输入的语料库，通常是一个包含大量文本的列表；
- `eos_token`：表示句子结束的特殊标记；
- `pad_token`：表示填充的特殊标记；
- `unk_token`：表示未知词的特殊标记。

`vocabentry.from_corpus` 函数的作用是将输入的语料库转化为一个词汇表，其中包含了语料库中出现过的所有词语，每个词语都被分配了一个唯一的整数编号。这个词汇表可以被用于训练和评估自然语言处理模型。

相关问题

我现在有一个按行分词的单词list，如何用vocabentry.from_corpus将它构建成词表

假设你已经有一个按行分词的单词列表 `word_list`，那么你可以按照下面的方式使用 `vocabentry.from_corpus` 函数将其构建成词表：

from transformers import VocabEntry

# 将单词列表转化为字符串列表
corpus = [' '.join(words) for words in word_list]

# 构建词表
vocab_entry = VocabEntry.from_corpus(corpus, eos_token='</s>', pad_token='<pad>', unk_token='<unk>')

首先，我们将单词列表转化为字符串列表，每个字符串表示一行文本。然后，我们使用 `vocabentry.from_corpus` 函数将字符串列表转化为词表。在这个例子中，我们将句子结束标记设为 `</s>`，将填充标记设为 `<pad>`，将未知词标记设为 `<unk>`。你可以根据自己的需要修改这些标记。

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

这段代码定义了一个名为SeqDataLoader的类，用于加载和迭代序列数据。类的输入参数包括batch_size（批量大小）、num_steps（每个序列的时间步数）、use_random_iter（是否使用随机迭代器）和max_tokens（最大标记数）。

在类的初始化函数中，根据use_random_iter的值选择seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential作为数据迭代器。然后，使用load_corpus_time_machine函数加载时间机器语料库，并返回corpus和vocab两个变量。最后，将batch_size和num_steps保存在类的属性中。

在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象可以用于遍历整个序列数据集，生成小批量序列数据。

总之，这个类提供了一种方便的方式来加载和迭代序列数据，并且可以根据需要选择不同的迭代器方式。