我现在有一个按行分词的单词list，如何用vocabentry.from_corpus将它构建成词表

假设你已经有一个按行分词的单词列表 `word_list`，那么你可以按照下面的方式使用 `vocabentry.from_corpus` 函数将其构建成词表：

from transformers import VocabEntry

# 将单词列表转化为字符串列表
corpus = [' '.join(words) for words in word_list]

# 构建词表
vocab_entry = VocabEntry.from_corpus(corpus, eos_token='</s>', pad_token='<pad>', unk_token='<unk>')

首先，我们将单词列表转化为字符串列表，每个字符串表示一行文本。然后，我们使用 `vocabentry.from_corpus` 函数将字符串列表转化为词表。在这个例子中，我们将句子结束标记设为 `</s>`，将填充标记设为 `<pad>`，将未知词标记设为 `<unk>`。你可以根据自己的需要修改这些标记。

相关问题

我需要一串代码，首先剔除停用词stopwordlist添加词表add_word_list，用jieba对一个policy.txt文本进行分词，题词所有除中文外的标点符号，最后生成一个名为data_set的新的文档

你可以使用下面的Python代码来完成这个任务，这里我将使用jieba分词库和NLTK库的停用词表：

import jieba
from jieba.analyse import extract_tags
from nltk.corpus import stopwords
import string

# 定义停用词和自定义词表
stopwordlist = set(stopwords.words('chinese'))  # 加载默认的中文停用词
add_word_list = ['自定义词1', '自定义词2']  # 添加额外的词
stopwordlist.update(add_word_list)  # 将自定义词加入停用词表

# 文件操作
with open('policy.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词并去除标点符号
tokens = [char for char in text if char not in string.punctuation]
tokens = [token for token in tokens if token not in stopwordlist]

# 提取关键词
tags = extract_tags(text)

# 将结果写入新的文档data_set.txt
with open('data_set.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for tag in tags:
        f.write(tag + '\n')
    for token in tokens:
        f.write(token + '\n')

这段代码首先加载了中文停用词表并添加了自定义词。然后，从`policy.txt`文件中读取文本，使用jieba分词并去掉非汉字的标点符号，接着提取关键字并过滤掉停用词。最后，将处理后的关键词和词汇写入名为`data_set.txt`的新文档中。

import os import json import nltk from nltk import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud nltk.download('punkt') nltk.download("stopwords") from nltk.corpus import stopwords import jieba from tqdm import tqdm import zipfile

您好！您的代码看起来是用于文本处理和可视化的。如果您想要使用nltk库进行中文文本处理，需要进行以下操作：

1. 安装中文分词工具jieba：

pip install jieba

2. 下载中文停用词表：

nltk.download("stopwords")

3. 导入所需的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import jieba

4. 使用jieba进行中文分词：

text = "这是一段中文文本"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
tokenized_text = " ".join(seg_list)

5. 移除停用词：

stopwords = stopwords.words('chinese')  # 停用词列表
filtered_text = [word for word in tokenized_text.split() if word not in stopwords]

接下来，您可以使用nltk库的其他功能进行频率统计、词云生成等操作。

希望这能帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。