vocabulary = features_df["top_features"].tolist() vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary) vocabulary = list(set(vocabulary))报错为ValueError: Duplicate term in vocabulary: '沈阳,全国,万公顷,工业,亿元,制造,东北,客车,奉天,生
时间: 2023-06-18 20:08:18 浏览: 112
这个错误提示是说你的 vocabulary 列表中有重复的项,具体来说是 '沈阳,全国,万公顷,工业,亿元,制造,东北,客车,奉天,生' 这个字符串出现了多次。
你可以先检查一下原始的 features_df["top_features"] 数据是否存在重复项,可以使用以下代码查看:
```
duplicates = features_df.duplicated(subset=["top_features"])
print(features_df[duplicates])
```
如果存在重复项,可以使用 drop_duplicates() 方法去掉重复项,例如:
```
features_df.drop_duplicates(subset=["top_features"], inplace=True)
```
然后再重新生成 vocabulary 列表,确保其中没有重复项。
相关问题
tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=features_df["top_features"].tolist()) vocabulary = list(set(vocabulary)) train_vectors = vectorizer.fit_transform(data["word"]) labels = data.id_style报错为NameError: name 'vocabulary' is not defined
这个错误是因为你在使用变量 `vocabulary` 时没有定义。在你的代码中,你定义了 `vectorizer`,但没有定义 `vocabulary`。你需要先定义 `vocabulary`,然后才能在 `vectorizer` 中使用它。你可以使用以下代码定义 `vocabulary`:
```
vocabulary = features_df["top_features"].tolist()
```
然后,你可以在 `vectorizer` 中使用 `vocabulary`:
```
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary)
```
这应该可以解决你的问题。
解释下面这段代码 def post_process(self, output): """语音后处理,将模型推理结果映射到文本""" encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, \ beam_log_probs, beam_log_probs_idx = output batch_size = beam_log_probs.shape[0] num_processes = batch_size log_probs_idx = beam_log_probs_idx[:, :, 0] batch_sents = [] for idx, seq in enumerate(log_probs_idx): batch_sents.append(seq[:encoder_out_lens[idx]].tolist()) txt = map_batch(batch_sents, self.vocabulary, num_processes, True, 0)[0] return txt
这是一个语音识别模型的后处理函数,用于将模型的输出结果转换成文本。函数的输入参数output包含了模型的多个输出结果,包括encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, beam_log_probs, beam_log_probs_idx。其中beam_log_probs和beam_log_probs_idx是集束搜索算法得到的结果,表示概率最大的若干个文本序列和它们对应的概率值和索引。
函数首先获取batch_size和num_processes,其中batch_size表示输入的音频序列个数,num_processes表示处理的并行进程数。然后从beam_log_probs_idx中获取每个音频序列对应的最佳文本序列的索引log_probs_idx,再根据encoder_out_lens获取每个音频序列的有效长度,将log_probs_idx中多余的部分截取掉,得到batch_sents,表示每个音频序列对应的最佳文本序列。最后调用map_batch函数将batch_sents映射到文本,并返回文本结果。map_batch函数是一个自定义的函数,用于将输入的文本序列映射到具体的文本内容,具体实现可能涉及到一个词表vocabulary,以及多进程并行处理的技巧。
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