print(texts2) texts3 =[[word for word in text if len(word)>1]for text in texts2] print(texts3)

时间: 2024-05-17 22:13:04 浏览: 7
这段代码是对上一步得到的符合条件的词语进行过滤,只保留长度大于1的词语,并将结果存储在一个二维列表texts3中。其中,每个子列表对应一个文本,其中包含了该文本中符合条件且长度大于1的词语。 这是一种常见的文本预处理方法,通过对文本进行分词、词性标注和过滤等操作,可以得到一组干净、规范的词语,为后续的文本分析和机器学习任务提供了基础数据。
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print(texts2) texts3 =[[word for word in text if len(word)>1]for text in texts2] print(texts3) texts5 = [' '.join(text)for text in texts3] df['textcut'] = texts5 print(df) file = [] for word in texts5: file.extend(word) print(file)

这段代码是将上一步得到的texts2中的词语进行了进一步过滤,并将结果保存到DataFrame中。 具体来说,代码中首先使用列表推导式对texts2中的每个子列表进行进一步过滤,只保留长度大于1的词语,将结果存储到texts3中,并使用了列表推导式将texts3中的每个子列表中的词语连接成一个字符串,用空格分隔开,存储到texts5中。 然后,通过DataFrame的操作,将texts5添加到DataFrame中的新列textcut中。 最后,使用for循环遍历texts5中的每个字符串,将其中的词语逐一添加到file列表中,得到一个包含所有词语的列表。 综上,这段代码的作用是将一组文本进行了分词、词性过滤、长度过滤和字符串拼接等处理,得到了一个包含所有词语的列表file,可以用于后续的文本分析。

修改这段代码使之能够输出结果def extract_word(texts): words = [] # 用于存储分词结果 word = '' # 用于存储每个词 for i in range(len(texts)): if texts[i] == 'B': # 当前字符为词的开头 if word != '': # 如果word不为空,说明上一个词已经分完 words.append(word) word = '' # 重置word word += texts[i+1] # 将下一个字符添加到当前词中 elif texts[i] == 'M': # 当前字符为词的中间 word += texts[i+1] # 将下一个字符添加到当前词中 elif texts[i] == 'E': # 当前字符为词的结尾 word += texts[i+1] words.append(word) word = '' # 重置word elif texts[i] == 'S': # 当前字符是单字成词 if word != '': # 如果word不为空,说明上一个词已经分完 words.append(word) word = '' # 重置word words.append(texts[i+1]) if word != '': # 有可能最后一个词还没有加入到words中 words.append(word) return words texts = "大/B学/M生/E的/S生/B活/E很/S丰/B富/E。/S" print(extract_word(texts))

您好,以下是修改后的代码: ```python def extract_word(texts): words = [] # 用于存储分词结果 word = '' # 用于存储每个词 for i in range(len(texts)): if texts[i] == 'B': # 当前字符为词的开头 if word != '': # 如果word不为空,说明上一个词已经分完 words.append(word) word = texts[i+1] # 将下一个字符作为当前词的第一个字 elif texts[i] == 'M': # 当前字符为词的中间 word += texts[i+1] # 将下一个字符添加到当前词中 elif texts[i] == 'E': # 当前字符为词的结尾 word += texts[i+1] words.append(word) word = '' # 重置word elif texts[i] == 'S': # 当前字符是单字成词 if word != '': # 如果word不为空,说明上一个词已经分完 words.append(word) word = '' # 重置word words.append(texts[i+1]) if word != '': # 有可能最后一个词还没有加入到words中 words.append(word) return words texts = "大/B学/M生/E的/S生/B活/E很/S丰/B富/E。/S" print(extract_word(texts)) ``` 修改的内容包括: 1. 在处理以'B'开头的词时,将下一个字符作为当前词的第一个字,而不是将当前字符添加到上一个词的末尾。 2. 在处理以'S'开头的单字成词时,需要将当前字符添加到结果列表中,而不是将其放入word中。

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解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

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