' '.join([reverse_word_index.get(i-3, '?') for i in train_data[0]])

这行代码是将训练数据中的第一条评论（train_data[0]）转换成一个字符串。具体来说，它首先将train_data[0]中的每个单词的整数编码（即train_data[0]中的每个数字）减去3（这是因为在数据预处理时我们对单词的整数编码进行了偏移，将它们都加了3，以便留出0、1、2三个编码用于特殊用途）。然后，它使用reverse_word_index字典将每个整数编码转换为对应的单词。最后，它使用空格将这些单词连接起来，形成一个字符串。如果某个整数编码不在reverse_word_index中，它将用'?'代替该单词。

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def decode_review(text): return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text]) decode_review(train_data[0]) print('Maximum review length: {}'.format( len(max((train_data + test_data), key=len)))) print('Minimum review length: {}'.format( l

这是一段用于对IMDB数据集进行简单分析的代码。其中，decode_review函数用于将整数序列转换为文本序列，train_data是IMDB数据集中的训练集，train_data[0]表示训练集中的第一个样本。通过调用decode_review(train_data[0])函数，我们可以将第一个训练样本转换为对应的文本，方便我们查看和理解数据集。接下来，print函数分别输出了数据集中最长和最短的文本长度，用于帮助我们了解数据集的特点。这些信息可以对我们选择合适的模型和参数有所帮助。