解释代码token for line in tokens for token in line

时间: 2024-04-23 11:07:44 浏览: 9
这是一个列表推导式，用于将一个二维列表tokens中的元素，即每个子列表line中的每个元素token，依次放入一个新的一维列表中。 具体实现过程是：首先遍历tokens中的每个子列表line，然后再遍历每个子列表中的元素token，将其依次放入一个新的列表中。最终得到的列表就是一个一维列表，其中包含了tokens中所有的元素。
相关问题

解释token for line in tokens for token in line

这是一个列表推导式，表示将tokens这个二维列表中的每个元素，也就是每个子列表（代表一个句子）中的每个元素（代表一个单词或标点符号），依次放入一个新的列表中。 具体实现过程是：首先遍历tokens中的每个子列表，即每个句子，然后再遍历每个子列表中的元素，即每个单词或标点符号。将元素依次放入一个新的列表中，最终得到一个一维列表，其中每个元素都是tokens中的一个单词或标点符号。

token for line in tokens for token in line

`token for line in tokens for token in line` 是一个嵌套的列表推导式，用于对嵌套列表 `tokens` 中的每个元素进行操作，并返回一个扁平化的列表。 解析这个表达式： - `for line in tokens` 是一个外层循环语句，遍历列表 `tokens` 中的每个元素，并将当前元素赋值给变量 `line`。 - `for token in line` 是一个内层循环语句，遍历变量 `line` 所指向的元素（也是一个列表）中的每个元素，并将当前元素赋值给变量 `token`。 - `token` 是内层循环语句中的表达式，表示将当前的 `token` 添加到新的列表中。 因此，这个表达式的作用是遍历嵌套列表 `tokens` 中的每个元素

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请转到此处：https://github.com/settings/tokens按生成新令牌并选择repo，admin：org，用户将此令牌放入HOMEDIR / .config / octotui / token用法:microscope:octotui搜索 按Enter键可将图像转换为单色

解释corpus = [token for line in tokens for token in line]

这行代码使用了列表推导式，其中tokens是一个二维列表，每个子列表代表一个句子，每个元素代表句子中的一个单词或标点符号。这行代码的作用是将tokens转换为一个一维列表corpus，其中每个元素代表一个单词或标点符号...

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这个问题是关于代码的，可以回答。这段代码的作用是将一个二维列表中的所有元素拼接成一个一维列表，然后使用 d2l 库中的 Vocab 类创建一个词汇表，其中包含了所有词汇及其出现的频率，并输出前十个最常见的词汇及其...

优化代码：tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in AutoTokenizer(value).parse()]D:\Python310\python.exe G:/Python学习/自写脚本/2.绩效表/JXJKB.py error line:54-AutoTokenizer.init() takes 1 positional argument but 2 were given

tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)] 这样就先初始化了tokenizer，然后再使用它来解析value。如果AutoTokenizer需要一个...

发生异常: ValueError too many values to unpack (expected 2) File "D:\code\Elysia\talk\Seq2SeqModel.py", line 35, in tokenized_seq = [int(key) for key,token in tokens] File "D:\code\Elysia\talk\Seq2SeqModel.py", line 35, in tokenize_and_pad tokenized_seq = [int(key) for key,token in tokens] File "D:\code\Elysia\talk\Seq2SeqModel.py", line 43, in <module> input_seqs = tokenize_and_pad(input_seqs, vocab_size, max_len) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是由于在解包（unpack）过程中提供的值数量与期望的数量不匹配导致的...你可以检查一下在tokens列表中是否存在长度超过2的元素。 如果你能提供更多的代码或上下文，我可以更详细地帮助你解决这个问题。

bat脚本 for /f "tokens=*" 的语法及含义

for /f "tokens=*" %%a in (data.txt) do ( echo %%a ) 运行该脚本后，会输出以下内容： Line 1 Line 2 Line 3 这个例子中，tokens=* 表示整行文本作为一个令牌，%%a 是用于存储每行内容的变量...

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] print(encoded_layers) # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码中的这几行代码：# 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() 我怎么觉得并不是微博文本中的词汇与种子词在比较相似度，而是微博文本中一句话的每个词在和这句话比较呢，我的判断对吗？如果对的话，请帮我在上述代码基础上修改代码

for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line...

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: # for line in f: # seed_words.append(line.strip()) # print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] # print(tokens) # # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 # tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] # print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # print(encoded_layers) # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): # print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码使用bert微调来训练自己的微博数据来获取词向量，然后计算与种子词的相似度，输出结果会不会更准确，修改代码帮我实现一下

for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建...

给每一行加上注释void tokenize_line(const string& line, vector<string>& tokens) {//将函数表达式转化为前缀表达式 tokens.clear();//清空tokens中的所有元素 int pos = 0; while (pos < line.size()) { int begin = pos; while (line[begin] == ' ') { begin++; } while (pos < line.size() && line[pos] != '(' && line[pos] != ')' && line[pos] != ',') { pos++; } if (pos > begin) { string token = line.substr(begin, pos - begin); cout << token << endl; if (isalpha(token[0])) {//判断字符串中的所有字符是否都为字母 token = operators.at(token);//获取指定的字符串，用运算符代替函数操作 } tokens.push_back(token);//在向量的最后一个元素之后插入token的副本 } pos++; } }

这段代码是一个函数tokenize_line，用于将函数表达式转化为前缀表达式，并将结果存储在tokens向量中。下面是每行的注释： cpp void tokenize_line(const string& line, vector<string>& tokens) {// 将函数...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) 这里的自定义词汇表是一些特定领域的词汇，例如医学领域或法律领域的专业术语。这些词汇不在通用的词汇表中，需要单独加载。 3.加载...

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for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') seed...

https://github.com/leozhang1/QtInterpreter这个链接 token.h代码 展示

以下是 token.h 的代码： c++ #ifndef TOKEN_H #define TOKEN_H #include enum class TokenType { // Single-character tokens. LEFT_PAREN, RIGHT_PAREN, LEFT_BRACE, RIGHT_BRACE, COMMA, DOT, MINUS,...

def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 def tokenize(text): return [lemma(token) for token in text.split()] with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: # wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus wiki = WikiCorpus(infile, tokenizer_func=tokenize, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') 报错D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\utils.py:1333: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial warnings.warn("detected %s; aliasing chunkize to chunkize_serial" % entity) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 52, in <module> parse_corpus(infile, outfile) File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 29, in parse_corpus for text in wiki.get_texts(): File "D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\corpora\wikicorpus.py", line 693, in get_texts for tokens, title, pageid in pool.imap(_process_article, group): File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 870, in next raise value File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 537, in _handle_tasks put(task) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\connection.py", line 211, in send self._send_bytes(_ForkingPickler.dumps(obj)) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps cls(buf, protocol).dump(obj) AttributeError: Can't pickle local object 'parse_corpus.<locals>.tokenize' 怎么优化

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