tokenizer['de'] = get_tokenizer('spacy', language='de_core_news_sm') # 德语

这段代码是用来创建一个德语的分词器，其中`get_tokenizer`函数是用来获取分词器的工厂函数，它会根据参数返回对应的分词器。在这里，`get_tokenizer`函数返回的是使用`spacy`工具包中`de_core_news_sm`模型的分词器。`tokenizer['de']`表示将该分词器存储在`tokenizer`字典中，键为`'de'`，以便后续使用。这样，在对德语文本进行处理时，就可以使用`tokenizer['de']`来进行分词。

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max_words = 500 # 词汇表大小 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) # 创建一个分词器tokenizer tokenizer.fit_on_texts(data['token_text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['token_text']) 解释这段代码

这段代码是用来进行文本序列的处理，主要分为以下几步：

1. 定义了一个变量 max_words，用于指定词汇表的大小，即保留频率最高的前 max_words 个单词。

2. 创建了一个 Tokenizer 对象 tokenizer，用于将文本转换为数字序列。

3. 调用 fit_on_texts 方法，将文本数据 data['token_text'] 传入，用于训练 tokenizer 对象，统计文本中出现的单词及其出现频率。

4. 调用 texts_to_sequences 方法，将文本数据 data['token_text'] 传入，将文本转换成数字序列 sequences，即将每个单词根据词频转换成一个唯一的整数。

该代码段的目的是将文本数据转换成数字序列，为后续的机器学习或深度学习模型训练做准备。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。