Exception processing template "waimai/wx/addFirst": Error resolving template [waimai/wx/addFirst], template might not exist or might not be accessible by any of the configured Template Resolvers org.thymeleaf.exceptions.TemplateInputException: Error resolving template [waimai/wx/addFirst], template might not exist or might not be accessible by any of the configured Template Resolvers

这个错误提示表明，你正在尝试渲染模板"waimai/wx/addFirst"，但是这个模板可能不存在，或者没有被任何已配置的模板解析器所访问。你需要检查一下这个模板所在的路径是否正确，并且检查一下你的模板解析器是否能够正确地找到这个模板。另外，你还需要确认这个模板的文件名是否正确，以及模板文件的后缀名是否正确。如果你仍然无法解决这个问题，可以考虑查看一下你的日志文件，以了解更详细的错误信息。

相关问题

对https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv该文本进行文本预处理

文本预处理一般包括以下步骤：

1. 读取文本文件
2. 去除无用的标点符号、空格和换行符等
3. 中文分词
4. 去除停用词
5. 词性标注
6. 去除低频词（可选）
7. 构建词表
8. 将文本转换为数字表示

下面是一个简单的 Python 示例代码，用于对 waimai_10k.csv 进行文本预处理：

import jieba
import pandas as pd
import re

# 读取文本文件
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

# 去除无用的标点符号、空格和换行符等
def clean_text(text):
    text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，。？、~@#￥%……&*（）]+", "", text)
    return text.strip()

df["text"] = df["comment"].apply(clean_text)

# 中文分词
def tokenize(text):
    return jieba.lcut(text)

df["tokens"] = df["text"].apply(tokenize)

# 去除停用词
stopwords = ["的", "了", "呀"]
def remove_stopwords(tokens):
    return [t for t in tokens if t not in stopwords]

df["tokens"] = df["tokens"].apply(remove_stopwords)

# 词性标注（这里使用的是 jieba.posseg）
import jieba.posseg as pseg
def pos_tag(tokens):
    return [(t, p) for t, p in pseg.cut("".join(tokens))]

df["tokens_pos"] = df["tokens"].apply(pos_tag)

# 去除低频词（这里假设出现次数小于 5 的为低频词）
word_counts = {}
for tokens in df["tokens"]:
    for token in tokens:
        word_counts[token] = word_counts.get(token, 0) + 1

low_freq_words = set([w for w, c in word_counts.items() if c < 5])

def remove_low_freq_words(tokens):
    return [t for t in tokens if t not in low_freq_words]

df["tokens"] = df["tokens"].apply(remove_low_freq_words)

# 构建词表
word2id = {}
for tokens in df["tokens"]:
    for token in tokens:
        if token not in word2id:
            word2id[token] = len(word2id)

# 将文本转换为数字表示
def encode_text(tokens):
    return [word2id[token] for token in tokens]

df["encoded"] = df["tokens"].apply(encode_text)

# 输出预处理后的结果
print(df.head())

上述代码中，我们使用了 jieba 库进行中文分词，并使用了 jieba.posseg 进行词性标注。注意，这里我们只是提供了一个简单的示例，实际情况下可能需要根据具体需求进行调整。

使用TensorFlow对https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv该文本进行分类

好的，这里提供一个基于TensorFlow的文本分类的示例代码。

首先，我们需要安装必要的依赖库：

!pip install tensorflow pandas scikit-learn jieba

然后，我们可以加载数据集并进行预处理：

import pandas as pd
import jieba

# 读取数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

# 分词
df["cut_words"] = df["review"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 打标签
df["label"] = df["star"].apply(lambda x: 1 if x >= 4 else 0)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, test_df = train_test_split(df[["cut_words", "label"]], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以定义模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=[], dtype=tf.string),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=10000, output_sequence_length=256),
    tf.keras.layers.Embedding(10000, 16),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

这里使用了一个简单的文本分类模型，包括一个嵌入层、全局平均池化层和两个全连接层。

最后，我们可以训练并评估模型：

# 训练模型
history = model.fit(train_df["cut_words"], train_df["label"], validation_split=0.2, epochs=5)

# 测试模型
model.evaluate(test_df["cut_words"], test_df["label"])

完整代码如下：

import pandas as pd
import jieba
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

# 分词
df["cut_words"] = df["review"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 打标签
df["label"] = df["star"].apply(lambda x: 1 if x >= 4 else 0)

# 划分训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df[["cut_words", "label"]], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=[], dtype=tf.string),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=10000, output_sequence_length=256),
    tf.keras.layers.Embedding(10000, 16),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
history = model.fit(train_df["cut_words"], train_df["label"], validation_split=0.2, epochs=5)

# 测试模型
model.evaluate(test_df["cut_words"], test_df["label"])