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。
相关问题

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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利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法python代码

texts = [[word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords] for text in corpus] # 训练Word2Vec模型 model = Word2Vec(texts, size=100, window=5, min_count=1, workers=4) # 训练LDA主题模型 ...

for texts, labels in dev_dataloader: texts = texts.to(device) model(texts) right_num += int(sum([i == j for i, j in zip(model.pre, labels)])) print(f"dev acc : {right_num / len(dev_labels) * 100 : .2f}%")

texts 是一个验证集数据的文本张量，labels 是对应的标签张量。接着，将文本张量移动到指定的设备（如 GPU）上，并将文本张量输入模型进行预测。然后，使用列表推导式和 zip 函数来计算预测结果和真实标签相同的样本...

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texts = [text1.split(), text2.split(), text3.split()] # 训练模型 model = Word2Vec(texts, min_count=1) # 计算文本向量 def get_text_vector(text): words = text.split() vectors = [] for word in words...

for group_shape in group_shapes: for shape in group_shape.shapes: if shape.has_text_frame: if(shape.text.find(search_str))!=-1: text_frame = shape.text_frame # cur_texts = text_frame.paragraphs[0].runs for index in range(len(text_frame.paragraphs)): cur_text = text_frame.paragraphs[index].text #print(cur_texts[index].text.encode('utf-8').strip().decode()) if(cur_text.find(search_str))!=-1: print(7788) #print(cur_texts[index].text) new_text = cur_text.replace(str(search_str), str(repl_str)) text_frame.paragraphs[index].text = new_text #print(cur_text)上述代码未能保留原始文本的格式信息 优化该代码使得可以保留组合内的文本的格式

for paragraph in text_frame.paragraphs: # 遍历段落中的每个运行 for run in paragraph.runs: if search_str in run.text: # 替换文本并保留格式 new_text = run.text.replace(search_str, repl_str) run....

input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') if len(lines) < num_samples: num_samples = len(lines) - 1 for line in lines[:num_samples]: try: input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): input_characters.add(char) for char in target_text.strip(): target_characters.add(char) except ValueError: pass input_characters = sorted(list(input_characters)) target_characters = sorted(list(target_characters)) num_encoder_tokens = len(input_characters) num_decoder_tokens = len(target_characters) max_encoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts])修改以上代码保证其平稳运行

max_encoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts]) print("Number of samples:", len(input_texts)) print(...

breakpoint() example = self.data[index] mention = example["mention"] entity = example["entity"] if 'context' in example: context = example['context'] label = example["label"] prompt_texts = mention + ' and '+entity+' are similar?' #print(prompt_texts) # print(context) encoding = self.tokenizer.encode_plus( prompt_texts, text_pair=context, add_special_tokens=True, max_length=self.max_len, return_token_type_ids=False, padding='max_length', return_attention_mask=True, truncation=True, return_tensors='pt',作用是什么

具体来说，它使用了一个 tokenzier 对 prompt_texts 和 context 进行编码，并对它们进行了一些特殊处理，比如添加特殊的 token、截断等。最终，这段代码返回了一个编码后的 PyTorch 张量。其中，breakpoint() 是 ...

我的values中有三个元素，我想用三个元素做并排的两个饼图，它为什么报错了，我的代码: fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_shot_list: if i >0: bad_shot_list_num.append(i) for j in empty_shot_list: if j >0: empty_shot_list_num.append(j) print(bad_shot_list_num) print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)## plt.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show()

print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.subplot(1,2,2) ...

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。...

写一个用excel里的文本数据，基于word2vec，用RNN神经网络进行文本分类的代码

sentences = [text.lower().split() for text in texts] model = Word2Vec(sentences, size=100, min_count=1) # 将文本转换为Word2Vec向量 X = [] for sentence in sentences: sentence_vec = [] for word in ...

定义一个函数extract_label(texts)：参数texts为标注后的句子，返回分词角色标签列表 定义一个函数extract_word(texts)：参数texts为标注后的句子，返回分词结果列表

if i == len(texts) - 1: tags.append('S') elif texts[i+1] == 'E': tags.append('S') else: tags.append('B') elif char == 'M': if i == len(texts) - 1: tags.append('E') elif texts[i+1] == 'E': ...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；...

import xlrd import os def f_sig_val(xls_path, output_path): des_xls = xlrd.open_workbook(xls_path + "/" + file_name).sheet_by_index(1) input_sig = [str(des_xls.cell(0, i).value) for i in range(2, des_xls.ncols)] output_sig = [str(des_xls.cell(i, 0).value) for i in range(20, des_xls.nrows)] sig_val = [[str(des_xls.cell(i, j).value) for i in range(20, des_xls.nrows) if str(des_xls.cell(i, j).value) != ""] for j in range(2, des_xls.ncols)] width = [] print(des_xls.nrows) print(des_xls.ncols) for i in input_sig: print(i) for i in output_sig: print(i) print(sig_val) texts = gen_code(input_sig, output_sig, sig_val) write_to_svfile(output_path+"/test.sv", texts, "w") def gen_code(input_sig, output_sig, sig_val): texts = [] for i in range(len(sig_val)): texts.append(4*""+"if ("+input_sig[i]+" == 1)") for j in range(len(sig_val[i])): texts.append(8*""+output_sig[i]+" = "+sig_val[i,j]+";") return texts def write_to_svfile(svfile_name, texts, method): sv_file = open(svfile_name, "%s"%method) for i in texts: sv_file.write(i+"\n") sv_file.close() xls_path = "." output_path = "." file_name = "glb_ctrl_modesel.xlsx" f_sig_val(xls_path, output_path)

这是一段 Python 代码，它主要用于读取指定路径下的 Excel 文件，提取其中的数据，并将其转化为 SystemVerilog 代码的形式输出到指定路径下的文件中。具体来说，它首先通过 xlrd 库打开指定路径下的 Excel 文件，...

import re import urllib from bs4 import BeautifulSoup def weixinData(self, name: str) -> str: # 从此处开始编写代码 curns = 'YES' findname = re.compile(r'(.*?)', re.S) findind = re.compile(r'<span.*>(.*?).*') urldate = [] url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html" head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36' } text = urllib.request.Request(url, headers=head) html = '' texts = urllib.request.urlopen(text) html = texts.read().decode('utf-8') shem = BeautifulSoup(html, 'html.parser') for tr in shem.find_all('tr'): tr = str(tr) bate = [] ind = re.findall(findind, tr) bate.append(ind) names = re.findall(findname, tr) bate.append(names) urldate.append(bate) # print(urldate) left, right = 1, (len(urldate)) - 1 # print(right) while left <= right: # print(left) tabe = urldate[left] # print(tabe) # print (tabe[0][0]) if tabe[0][0] == name: # print(4) if tabe[1][2][-1] != '+': # print(1) # print(tabe[1][2]) if float(tabe[1][2]) < 90000: curns = 'NO' if str(tabe[1][5])[-1] != '+': # print(2) if int(tabe[1][5]) < 80000: curns = 'NO' if float(tabe[1][1].replace('万', '')) > 300: # print(3) curns = 'NO' left += 1 return curns print(weixinData('占豪'))

这段代码中的问题在于函数weixinData(self, name: str)的定义中使用了self，但是在函数的调用中没有传递任何参数给self。因此，在调用weixinData()函数时，你需要将类的实例作为第一个参数传递给它。...

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)

1. 导入所需的库，包括PyTorch、sklearn、jieba等。 2. 定义了一些超参数，如输入序列最大长度、词汇表大小、词向量维度、卷积核数量、卷积核尺寸等。 3. 定义了一个数据集类SentimentDataset，用于加载训练或测试...

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![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架，它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中，请求处理是一个核心概念，它允许
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transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用全连接的方式处理序列数据，这使得它能够并行计算，极大地提高了训练速度。 在对话系统中，Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量，而解码器则根据这些向量逐步生成响应，每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分，这使得模型能够捕捉到