File <tokenize>:44 """ ------------- end -------------- """ ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

这行错误信息是Python编程语言中的一种常见的缩进错误，即`IndentationError`。错误发生在Python文件的第44行，提示信息表示在文件`tokenize`中，在"------------- end --------------"这一注释行之后出现了一个缩进不匹配的问题。在Python中，代码块是通过缩进来定义的，而不是像其他一些语言中使用大括号`{}`来定义。缩进错误通常是因为代码块的开头和结尾的缩进级别不一致。

解决这类问题，需要检查第44行之前的代码，确保所有的缩进是一致的，通常是一个制表符（Tab）或者一定数量的空格（通常是4个空格）来表示一个缩进级别。如果一个代码块内部有不一致的缩进（比如有的行用空格，有的行用制表符），或者在该代码块结束时没有正确地减少缩进级别，就可能出现这种错误。

相关问题

在《西游记》全文中，统计不同频段的词汇分布情况：查询词汇频率在[0-100]、[100-1000]、[1000-5000]、[5000以上]等的分布情况。‪D:\xiyouji.txt 我需要完整的jupter代码。

为了分析《西游记》文本的词汇频率分布，我们可以使用Python中的`jieba`库进行分词，并结合`collections`库进行计数。以下是使用Jupyter Notebook的一段示例代码：

# 导入所需库
import jieba
import os
from collections import Counter

# 定义文件路径
file_path = "D:\\xiyouji.txt"

# 分词并读取文件内容
def read_and_tokenize(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    words = jieba.lcut(content)
    return words

# 统计词汇频率
def word_frequency(words, bins=[0, 100, 1000, 5000, float('inf')]):
    counter = Counter(words)
    freq_dist = {bin_name: sum(counter[word] for word in counter if bin_start <= counter[word] < bin_end)
                 for bin_name, (bin_start, bin_end) in zip(['<100', '100-1000', '1000-5000', '>5000'], bins)}
    return freq_dist

# 分析文件
words = read_and_tokenize(file_path)
frequency_distribution = word_frequency(words)

# 打印结果
print(frequency_distribution)

这段代码首先导入必要的库，然后定义了读取和分词文件以及计算词汇频率的函数。将`D:\xiyouji.txt`替换为你的实际文件路径后，运行这段代码即可得到不同频段的词汇分布。

注意：这个例子假设`jieba`已经安装并且中文编码设置正确。如果没有安装`jieba`，可以使用`pip install jieba`命令进行安装。另外，如果你的文本文件不是UTF-8编码，可能需要调整打开文件的encoding参数。此外，这个简单的代码没有处理停用词和标点符号，如果需要精确的词频统计，可能还需要进一步清洗数据。

利用 TF-IDF 模型，为文本库中的文本创建索引(如倒排索引)；用户输入的关键词可以是一个或多个；对于返回的结果文本，需同时显示各检索关键词在结果文本中的出现频度信息； (4)系统内支持返回结果文本的查看； 2. 扩展要求 (1)支持文本库的动态装载和处理,支持停用词的管理和维护，停用词是指在没有检索价值的单词，如 is, am, are, a, an, the 等，用C++语言实现完整代码；

以下是基于 TF-IDF 模型的文本检索系统的 C++ 实现代码，包括动态装载和处理文本库、停用词管理和维护等功能：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;

// 定义文本信息结构体
struct TextInfo {
    string filename; // 文件名
    int word_count; // 单词总数
    map<string, int> word_freq; // 单词频度
};

// 定义索引信息结构体
struct IndexInfo {
    int doc_count; // 包含该单词的文档总数
    map<string, int> doc_freq; // 包含该单词的每个文档中该单词的出现次数
};

// 定义全局变量
map<string, IndexInfo> inverted_index; // 倒排索引
set<string> stop_words; // 停用词

// 定义函数：读取文件内容
string read_file(const string& filename) {
    ifstream ifs(filename);
    if (!ifs.is_open()) {
        cerr << "Error: cannot open file " << filename << endl;
        exit(1);
    }
    stringstream ss;
    ss << ifs.rdbuf();
    return ss.str();
}

// 定义函数：分词
vector<string> tokenize(const string& text) {
    vector<string> words;
    stringstream ss(text);
    string word;
    while (ss >> word) {
        transform(word.begin(), word.end(), word.begin(), ::tolower); // 转换为小写
        if (stop_words.count(word) == 0) { // 如果不是停用词
            words.push_back(word);
        }
    }
    return words;
}

// 定义函数：计算 TF-IDF 值
double tf_idf(const string& word, const TextInfo& text_info) {
    double tf = static_cast<double>(text_info.word_freq.at(word)) / text_info.word_count;
    double idf = log(static_cast<double>(inverted_index.size()) / inverted_index.at(word).doc_count);
    return tf * idf;
}

// 定义函数：检索
vector<pair<string, map<string, int>>> search(const vector<string>& keywords) {
    map<string, double> scores; // 存储文档得分
    for (const auto& keyword : keywords) {
        if (inverted_index.count(keyword) > 0) { // 如果索引中包含该关键词
            for (const auto& p : inverted_index.at(keyword).doc_freq) {
                string filename = p.first;
                double tf_idf_value = tf_idf(keyword, { filename, 0, {} });
                scores[filename] += tf_idf_value * p.second;
            }
        }
    }
    vector<pair<string, map<string, int>>> results;
    for (const auto& p : scores) {
        string filename = p.first;
        string content = read_file(filename);
        vector<string> words = tokenize(content);
        map<string, int> word_freq;
        for (const auto& word : words) {
            ++word_freq[word];
        }
        map<string, int> keyword_freq;
        for (const auto& keyword : keywords) {
            keyword_freq[keyword] = inverted_index.at(keyword).doc_freq.at(filename);
        }
        results.push_back({ filename, keyword_freq });
    }
    return results;
}

int main() {
    // 读取停用词
    ifstream ifs_stop_words("stop_words.txt");
    if (!ifs_stop_words.is_open()) {
        cerr << "Error: cannot open file stop_words.txt" << endl;
        exit(1);
    }
    string stop_word;
    while (ifs_stop_words >> stop_word) {
        stop_words.insert(stop_word);
    }
    // 动态装载和处理文本库
    string dir_name;
    cout << "Please input the directory name of text files: ";
    cin >> dir_name;
    vector<string> filenames;
    for (const auto& entry : filesystem::directory_iterator(dir_name)) {
        filenames.push_back(entry.path().string());
    }
    for (const auto& filename : filenames) {
        string content = read_file(filename);
        vector<string> words = tokenize(content);
        TextInfo text_info = { filename, static_cast<int>(words.size()), {} };
        for (const auto& word : words) {
            ++text_info.word_freq[word];
            if (inverted_index.count(word) == 0) {
                inverted_index[word] = { 0, {} };
            }
            ++inverted_index[word].doc_count;
            ++inverted_index[word].doc_freq[filename];
        }
    }
    // 检索
    string query;
    while (true) {
        cout << "Please input the query keywords (separated by spaces), or enter 'exit' to exit: ";
        getline(cin, query);
        if (query == "exit") {
            break;
        }
        vector<string> keywords = tokenize(query);
        vector<pair<string, map<string, int>>> results = search(keywords);
        for (const auto& result : results) {
            cout << "Filename: " << result.first << endl;
            for (const auto& keyword_freq : result.second) {
                cout << "Keyword: " << keyword_freq.first << ", Frequency: " << keyword_freq.second << endl;
            }
            cout << endl;
        }
    }
    return 0;
}

在运行程序前，需要在程序所在目录下创建一个名为 `stop_words.txt` 的文本文件，并将停用词列表写入该文件中，每个停用词占一行。

此外，需要将待检索的文本文件放在一个目录下，并将该目录名称作为程序的输入。程序会扫描该目录下的所有文本文件，并动态地创建倒排索引。在检索时，用户可以输入一个或多个关键词，程序会返回包含这些关键词的文本文件，以及每个关键词在文本文件中的出现频度信息。