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) #用行索引跟列索引 item = single.copy()#将单个观测序列复制一份，以免修改原始数据 first = item[0] init_mat[first] += 1#取出复制后的序列的第一个元素，作为初始状态，将该状态在初始概率矩阵中对应的计数加1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1#从第二个元素开始遍历序列，对于每个状态转移，将转移前的状态在转移矩阵中对应的计数加1 for i, j in zip(item, original): #使用zip函数将原始序列和复制后的序列同时遍历，对于每个观测-状态对， # 将状态在发射矩阵中对应的计数加1。其中i为复制后的序列中的状态，j为原始序列中对应位置的观测值。 emit_mat.loc[i, j] += 1请给这段代码每行代码加上详细注释

# 定义了一个名为 markov 的函数，该函数接受四个参数：txt、init_mat、trans_mat、emit_mat
def markov(txt, init_mat, trans_mat, emit_mat):
# 将 txt 按空格切分为一个列表，并赋值给 list_all
list_all = txt.split(" ")
# 将 list_all 中的所有元素拼接为一个字符串，并赋值给 sentence
sentence = "".join(list_all)
# 处理发射矩阵
original = [i for i in sentence] # 将 sentence 中的每个字符拆分为一个列表，并赋值给 original
list_column = [0, 0, 0, 0] # 定义一个列表 list_column，该列表用于在 emit_mat 中添加新的列
df_column = [column for column in emit_mat] # 获取 emit_mat 中的所有列，将它们赋值给 df_column
for item in original: # 遍历 original 中的每个元素
if item not in df_column: # 如果该元素不在 emit_mat 的列中
emit_mat[item] = list_column # 则在 emit_mat 中添加一个新列，列名为 item，值为 list_column
# 处理 BMSE
single = [] # 定义一个空列表 single
for word in list_all: # 遍历 list_all 中的每个元素
word_tag = get_tag(word) # 调用 get_tag 函数，将 word 转换为 BMES 格式
single.extend(word_tag) # 将转换后的结果添加到 single 中
BMES.append(single) # 将 single 添加到全局变量 BMES 中
print("BMES:", BMES) # 输出 BMES
item = single.copy() # 复制 single 到 item 中
first = item[0] # 获取 item 中的第一个元素，赋值给 first
init_mat[first] += 1 # 将 first 在 init_mat 中对应的计数加 1
for i in range(len(item) - 1): # 遍历 item 中的每个元素
i1 = item[i] # 获取当前元素
i2 = item[i + 1] # 获取下一个元素
trans_mat[i1][i2] += 1 # 将 i1 到 i2 的转移在 trans_mat 中对应的计数加 1
for i, j in zip(item, original): # 遍历 item 和 original 中的每个元素
emit_mat.loc[i, j] += 1 # 将 i 在 emit_mat 中对应的计数加 1