self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class3.txt', encoding='utf-8').readlines()]

这行代码是在读取一个文本文件，文件路径为 dataset + '/data/class3.txt'，并将文件中每一行的字符串去掉两侧的空格后添加到一个名为 class_list 的列表中。该代码使用了 Python 的内置函数 open() 打开文件，通过指定 encoding='utf-8' 参数来指定文件编码为 UTF-8。

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class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备

这是一个Python类，用于存储Transformer模型的参数配置。其中包括模型名称、训练集、验证集、测试集、类别名单、词表、模型保存路径、日志路径、预训练词向量和设备等参数。具体解释如下：

- model_name: 模型名称，这里设为Transformer。
- train_path: 训练集数据文件路径。
- dev_path: 验证集数据文件路径。
- test_path: 测试集数据文件路径。
- class_list: 类别名单，从数据集中读取，用于表示文本分类的类别。
- vocab_path: 词表文件路径，用于存储文本中出现的所有单词。
- save_path: 模型训练结果保存路径，用于存储训练好的模型参数。
- log_path: 日志路径，用于记录模型训练过程中的日志信息。
- embedding_pretrained: 预训练的词向量，可以使用预训练好的词向量来初始化模型的词嵌入层，提高模型性能。
- device: 设备，可以选择在GPU或CPU上运行模型。如果GPU可用，则使用GPU，否则使用CPU。