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。