df_column = [column for column in emit_mat] 这段代码是什么意思
时间: 2023-12-14 17:03:13 浏览: 69
这段代码是列表推导式的一种形式,它的含义是将一个叫做`emit_mat`的对象中的每个元素遍历一遍,并将其存储到一个新的列表`df_column`中。换句话说,`df_column`是`emit_mat`中的所有元素构成的列表。其中,`column`是一个变量名,用来代表`emit_mat`中的每个元素。
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original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat] for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column
这段代码的作用是根据一个字符串 sentence 创建一个字典 emit_mat,其中字典的键为字符串中的每个字符,初始值为 [0, 0, 0, 0]。然后遍历 sentence 中的每个字符,如果该字符不在 emit_mat 的键中,则将该字符添加到 emit_mat 的键中,值为 [0, 0, 0, 0]。最终的 emit_mat 中包含了 sentence 中的所有字符,每个字符对应的值都是 [0, 0, 0, 0]。
另外,代码中的 df_column 是一个列表,包含了 emit_mat 中所有的键。这个列表的作用是为了提高代码的效率,避免重复遍历 emit_mat 中的键。
def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat): list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat] for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag) BMES.append(single) print("BMES:", BMES) 解释以上代码
这段代码实现了一个基于马尔可夫模型的中文分词算法。其中,
- txt表示输入的待分词文本;
- init_mat表示初始状态矩阵;
- trans_mat表示状态转移矩阵;
- emit_mat表示发射矩阵。
具体实现流程如下:
1. 将输入文本按空格分割成一个个词语,并将它们组成词库。
2. 将词库中的所有词语拼接成一个字符串,并将这个字符串中的每个字单独提取出来,作为发射矩阵的行。
3. 遍历输入文本中的每个字,如果它不在发射矩阵的行中,则在发射矩阵中新增一行。
4. 遍历词库中的每个词语,将它们分别转化为BMES标记序列,并将所有词语的BMES标记序列组成一个二维列表。
5. 输出BMES标记序列以及词库。
总的来说,这段代码实现了一个简单的中文分词算法,但实际效果可能并不理想,因为其基于马尔可夫模型的假设过于简单,并且没有进行更加复杂的语言模型训练。
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