np.array(all_words)

这行代码是将一个列表转换为 numpy 数组。假设变量 all_words 是一个包含多个字符串的列表，那么 np.array(all_words) 将返回一个 numpy 数组，其中每个元素是一个字符串。numpy 数组是用于科学计算的强大工具，它提供了许多高效的操作和函数，可以方便地进行数值计算和数据处理。

相关问题

sim_mat_norm = np.zeros([len(all_sentences_words), len(all_sentences_words)]) for i in range(len(all_sentences_words)): for j in range(len(all_sentences_words)): if i != j: _len = len(all_sentences_words[i]) sim_mat_norm[i][j] = \ cosine_similarity(sentence_vectors[i].reshape(1, 300), sentence_vectors[j].reshape(1, 300))[ 0, 0] / _len nx_graph_norm = nx.from_numpy_array(sim_mat_norm)

这段代码的作用是构建一个词向量的余弦相似度矩阵，并将其转化为图结构。具体来说，它做了以下几个步骤：

1. 构建一个大小为(len(all_sentences_words), len(all_sentences_words))的零矩阵sim_mat_norm，用于存储所有句子两两之间的余弦相似度。

2. 对于每一对不同的句子i和j，计算它们的余弦相似度。这里使用了cosine_similarity函数，它可以计算两个向量之间的余弦相似度。

3. 将余弦相似度除以句子i的长度，得到一个归一化的相似度。这是为了避免长句子在相似度计算中占据过大的比重。

4. 将所有计算出来的相似度填入sim_mat_norm矩阵中。

5. 使用from_numpy_array函数将sim_mat_norm转化为一个图结构nx_graph_norm。这里使用了networkx库，它可以方便地构建、操作和可视化各种图结构。

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。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。