self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这段代码的作用是将一个字典对象counter按照字典中每个元素的value值进行降序排序，并将排序后的结果存储在self._token_freqs变量中。其中，sorted函数的第一个参数是需要排序的可迭代对象，第二个参数是排序的关键字，这里使用lambda表达式定义了一个按照字典元素的value值进行排序的函数，第三个参数reverse=True表示降序排序。排序后的结果是一个元组列表，每个元组包含两个元素：字典中的key和value。

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class Vocabs: def __init__(self, tokens): token_dic={} for words in tokens: #判断是否在字典中，若有词频加一，若不存在则设置初始值为一 for word in words: if len(word)>1: if word in token_dic.keys(): token_dic[word]=token_dic[word]+1 else: token_dic[word]=1 self_token_dic=sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.vocabulary = sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.idx_to_token = ['<unk>', '<pad>'] + [token for token, val in self_token_dic] self.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)} def convert_token_to_indices(self, tokens): return [self.token_to_idx[word] for word in tokens] def convert_indices_to_tokens(self, indices): return [self.idx_to_token[index] for index in indices] def __len__(self): return len(self.idx_to_token)

这是一个用于构建词汇表（vocabulary）的类，其中包含了以下方法：

- `__init__(self, tokens)`：初始化方法，输入参数为一个列表，其中每个元素为一个字符串列表，表示一个句子分词后的结果。该方法会统计每个单词在所有句子中出现的次数，并将其按照出现次数从大到小排序，构建出词汇表（vocabulary）。同时，该方法还构建出了一个字典，将每个单词映射到其在词汇表中的索引位置。
- `convert_token_to_indices(self, tokens)`：将一个字符串列表转换成其在词汇表中的索引列表。
- `convert_indices_to_tokens(self, indices)`：将一个索引列表转换成其在词汇表中对应的字符串列表。
- `__len__(self)`：返回词汇表的大小，即词汇表中单词的数量。

该类的主要作用是将输入的文本数据转换成数字列表，方便后续模型的处理。