for sentence in testset: word = bigrams(word_tokenize(sentence)) for j in word: if j not in bigramsDist: bigramsDist[j] = 0 if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1
时间: 2024-02-14 11:24:10 浏览: 17
这段代码看起来像是在生成一个双词语的分布统计,它将句子拆分成单词,然后创建双词语(bigrams)并统计它们的频率。代码中的bigramsDist是一个字典,用来存储所有的双词语及其出现的次数。w2gram也是一个字典,用来存储所有的单词及其出现在双词语中的次数。这段代码看起来还缺少一些细节,比如testset是什么,是一个列表吗?word_tokenize是什么函数?如果能提供更多的上下文信息,我可以给你更准确的答案。
相关问题
w2gram = {} # 可能存在的以w为开头的2-gram的种类数量 bigramsDist = FreqDist() for sentence in dataset: sWordFreq = FreqDist(bigrams(word_tokenize(sentence))) for j in sWordFreq: if j in bigramsDist: bigramsDist[j] += sWordFreq[j] else: bigramsDist[j] = sWordFreq[j] if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1 # 加入未登录词 # 由于将每种未出现的2-gram一一列举会生成vacab size * vocab size大小的bigramsDist,为节省时间和空间,此处只加入test中出现的2-gram for sentence in testset: word = bigrams(word_tokenize(sentence)) for j in word: if j not in bigramsDist: bigramsDist[j] = 0 if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1
这段代码是在统计一个数据集(dataset)中所有句子的双词语(bigrams)以及它们的频率。其中,bigramsDist是一个字典,用来存储所有的双词语及其出现的次数。w2gram也是一个字典,用来存储所有以某个单词为开头的双词语的种类数量。
代码中的第一个for循环遍历整个数据集,将每个句子拆分成单词,然后创建双词语并统计它们的频率。sWordFreq是一个临时的频率分布,用于存储每个句子中的双词语及其出现次数。第二个for循环将sWordFreq中的每个双词语加入到bigramsDist中,如果该双词语已经存在,则将其出现次数相加,否则将其添加到bigramsDist中。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
代码中的第二个for循环是在处理测试集(testset),将每个句子拆分成单词,并创建双词语。然后,如果该双词语已经存在于bigramsDist中,则将其出现次数加1,否则将其添加到bigramsDist中并初始化计数为1。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
最后,代码中的注释提到了一个未登录词(OOV)问题,即在测试集中可能存在一些双词语在训练集中没有出现过。为了解决这个问题,代码只将测试集中出现过的双词语加入到bigramsDist中,而未出现的双词语则不予考虑。
词向量应用到情感分类的代码
以下是使用词向量进行情感分类的Python代码示例:
```
import numpy as np
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('sentiment_data.csv')
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['sentiment'], test_size=0.2)
# 处理文本数据
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
def process_text(text):
words = nltk.word_tokenize(text.lower())
words = [word for word in words if word.isalpha() and word not in stop_words]
return words
# 训练词向量模型
sentences = [process_text(text) for text in X_train]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1, size=100)
# 构建词向量特征
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=lambda text: process_text(text))
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)
def get_word_vector(word):
if word in model.wv:
return model.wv[word]
else:
return np.zeros(model.vector_size)
def get_sentence_vector(text):
words = process_text(text)
vectors = [get_word_vector(word) for word in words]
if len(vectors) > 0:
return np.mean(vectors, axis=0)
else:
return np.zeros(model.vector_size)
X_train = np.array([get_sentence_vector(text) for text in X_train])
X_test = np.array([get_sentence_vector(text) for text in X_test])
# 训练分类器
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个示例中,我们加载情感分类数据集,使用Word2Vec训练词向量模型,并使用CountVectorizer将文本数据转换为词向量特征。然后,使用LogisticRegression训练情感分类器,并使用测试集评估模型的准确性。