w for s in train_sentences for w in s这句代码是如何执行的
时间: 2024-05-21 17:12:27 浏览: 12
这句代码是一个嵌套的循环,它首先迭代train_sentences列表中的每一个句子(s),然后在每个句子中迭代每个单词(w),并将其赋值给变量w。具体来说,首先遍历train_sentences列表中的第一个句子,然后在该句子中遍历第一个单词、第二个单词、第三个单词,等等,直到遍历完整个句子。然后,它将移动到train_sentences列表中的下一个句子,并重复相同的过程,直到遍历完所有的句子。
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train_sentences = [x.split(' ', 1)[1][:-1].lower() for x in train_file] test_sentences = [x.split(' ', 1)[1][:-1].lower() for x in test_file]
这段代码做了什么?
这段代码从训练文件(train_file)和测试文件(test_file)中提取句子并将它们全部转换为小写字母格式。具体来说,它首先通过对每个字符串进行分割,并从第二个空格处截取字符串的子字符串来提取句子。然后它去掉每个句子末尾的换行符,并将所有字符转换为小写字母格式。最终,这个代码将提取并处理好的训练和测试句子存储在train_sentences和test_sentences两个列表中。
def extract_sentence(content): """第一步: 分句+分词+基础数据预处理""" sentences = split_document(content) tmp_all_sentences_words = [_seg_sent(sen) for sen in sentences] all_sentences_words = [words for words in tmp_all_sentences_words if len(words)] all_sentences = [''.join(words) for words in all_sentences_words]
这段代码是一个函数,接受一个参数 content,代表要处理的文本内容。函数的作用是将文本内容分成句子,并对每个句子进行分词和基础数据预处理。
具体来说,函数首先调用一个名为 split_document 的函数,将文本内容分成若干个句子。然后对于每个句子,调用名为 _seg_sent 的函数,将其分词并去除一些无用的词语。最后将所有句子的分词结果保存在 all_sentences_words 列表中,并将每个句子的分词结果拼接起来,保存在 all_sentences 列表中。
需要注意的是,这里的分词和基础数据预处理是通过调用外部函数实现的,代码中并没有给出这些函数的具体实现。