详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义，具体作用，使用什么函数的什么参数，具体什么作用，并添加详细注释

# 定义全局变量n_words，表示处理后的词汇数目
global n_words 

# 导入TensorFlow.contrib.learn模块
import tensorflow.contrib.learn as learn

# 定义VocabularyProcessor对象，用于将文本数据转换为数字序列
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(
    MAX_DOCUMENT_LENGTH,  # 文本序列最大长度
    min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE)  # 最小单词出现频率

# 将训练集数据转换为数字序列，并转换为numpy数组
x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data)))

# 将测试集数据转换为数字序列，并转换为numpy数组
x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data)))

# 获取处理后的词汇数目
n_words = len(vocab_processor.vocabulary_)

# 输出处理后的总词汇数目
print('Total words:%d'%n_words)

# 定义分类字典，用于将标签转换为0或1
cate_dic={'like':1,'nlike':0}

# 将训练集标签转换为0或1，并转换为pandas Series对象
y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x])

# 将测试集标签转换为0或1，并转换为pandas Series对象
y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x])

代码实现了文本数据预处理的过程，包括：

1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。
2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。
3. 将标签转换为0或1。

具体步骤如下：

1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块，创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor，用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度，min_frequency表示最小单词出现频率。这里使用fit_transform()方法将训练集数据转换为数字序列，并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。然后使用transform()方法将测试集数据转换为数字序列，并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。

2. 通过获取处理后的词汇表vocab_processor.vocabulary_，得到词汇表大小n_words。

3. 定义分类字典cate_dic，用于将标签转换为0或1。通过apply()方法将训练集标签和测试集标签分别转换为0或1，并转换为pandas Series对象。