# 生成数据字典 def create_dict(data_path, dict_path): with open(dict_path, 'w') as f: f.seek(0) f.truncate() dict_set = set() # 读取全部数据 with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 把数据生成一个元组 for line in lines: content = line.split('\t')[-1].replace('\n', '') for s in content: dict_set.add(s) # 把元组转换成字典，一个字对应一个数字 dict_list = [] i = 0 for s in dict_set: dict_list.append([s, i]) i += 1 # 添加未知字符 dict.txt = dict(dict_list) end_dict = {"<unk>": i} dict.txt.update(end_dict) # 把这些字典保存到本地中 with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(str(dict.txt)) print("数据字典生成完成！",'\t','字典长度为：',len(dict_list))

这段代码是用于生成数据字典的。参数data_path是数据文件的路径，dict_path是字典文件的路径。在函数内部，首先清空字典文件，然后读取数据文件中的所有行。将每一行的最后一个元素（即文本内容）按字分割并去除换行符，将所有的字加入到一个set集合中，去除重复的字。然后将set集合转为一个列表，每个元素是一个包含字和数字的列表。字典中的键为字，值为数字，用于将文本内容转为数字序列，便于后续处理。最后在字典中添加一个表示未知字符的"<unk>"，并将字典保存到本地。函数返回字典的长度。

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下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类，它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中，初始化函数接收一个参数 args，表示训练器的一些配置参数；setup_model() 方法用于构建模型。而枚举数据集的函数则用于加载数据集，将数据存储在 data_dict 中，并枚举所有数据中出现的特征（features）和目标（targets）。最终，该类还定义了两个实例变量：number_of_nodes 表示节点数量，feature_map 是一个字典，用于将特征映射到数字编号。