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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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。

以下是一个可能的实现代码：

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

这个函数首先遍历所有句子，找到最长的句子长度。然后，对于每个句子，用填充符填充到最大长度，并将其添加到新的填充列表中。最后，返回填充列表。

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)