def pad_sents(sents, pad_token='<pad>'): sents_padded = [] """ add your code here --- 1 目标: 根据batch中最长的句子填充句子列表。应该在每个句子的末尾填充。 参数: sents (list[list[str]]): 句子列表，其中每个句子表示为单词列表 参数: pad_token (str): 填充的token return: sents_padded (list[list[str]]): 句子列表，其中短于最大长度句子的句子用 pad_token 填充，这样批处理后的每个句子都具有相等的长度。 """ return sents_padded

以下是实现pad_sents函数的代码：

def pad_sents(sents, pad_token='<pad>'):
    sents_padded = []
    max_len = max([len(sent) for sent in sents])
    for sent in sents:
        padded_sent = sent + [pad_token] * (max_len - len(sent))
        sents_padded.append(padded_sent)
    return sents_padded

该函数的目标是根据 batch 中最长的句子填充句子列表。在每个句子的末尾填充，短于最大长度句子的句子用 pad_token 填充，这样批处理后的每个句子都具有相等的长度。

函数的输入参数 sents 是一个由单词列表组成的句子列表。pad_token 参数指定要用来填充句子的填充令牌，默认为 `<pad>`。函数返回一个新的句子列表，其中包含填充后的句子。

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t2.train(train_sents)Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> AttributeError: 'BigramTagger' object has no attribute 'train'如何改正 完整代码如下：import nltk import random from nltk.corpus import brown from nltk import pos_tag, word_tokenize from nltk.tag import DefaultTagger, UnigramTagger, BigramTagger brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news') size = int(len(brown_tagged_sents) * 0.9) train_sents = brown_tagged_sents[:size] test_sents = brown_tagged_sents[size:] t0 = DefaultTagger('NN') t1 = UnigramTagger(train_sents, backoff=t0) t2 = BigramTagger(train_sents, backoff=t1) t2.train(train_sents) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> AttributeError: 'BigramTagger' object has no attribute 'train'

The error message indicates that the `BigramTagger` object does not have the `train` method. This is because `BigramTagger` is already trained during initialization.

To fix this error, you can remove the `t2.train(train_sents)` line and directly use the `t2` tagger to tag new sentences. For example:

sent = "This is a test sentence"
tokens = word_tokenize(sent)
tags = t2.tag(tokens)
print(tags)

1 out = tokenizer.batch_encode_plus( 2 #编码成对的句子 ----> 3 batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])], 4 add_special_tokens=True, 5 truncation=True, #当句子长度大于max_length时截断 IndexError: list index out of range

这个报错的意思是你的`sents`列表中的元素数量不足以支持你编码成对的句子。具体来说，你尝试编码两对句子，每对句子包含两个句子，但是`sents`列表中的元素数量不足以支持这样的操作，导致出现了索引超出范围的错误。你需要检查一下`sents`列表中的元素数量是否足够，如果不够，可以添加更多的元素。例如，如果你想要编码两对句子，那么`sents`列表中应该至少有四个元素，每对句子对应两个元素。