context1 = execjs.compile(js_from_file(‘./norm.js’))

context1 = execjs.compile('js_from_file("./norm.js")') 这行代码是在Python中使用ExecJS库（通常用于JavaScript的嵌入式执行）来编译一个从文件"norm.js"加载的JavaScript代码。`execjs.compile()`函数将JavaScript文本转换为一个可以执行的上下文（Context），使得之后可以直接通过`context1.eval()`或者其他相关API来运行这段JavaScript代码。

举个例子，如果你有一个名为"norm.js"的文件，内容可能是：

function normalize(str) {
  return str.toUpperCase();
}

那么`context1`就是对这个函数的封装，你可以像下面这样使用它：

normalized_str = context1.call("normalize", "hello world")
print(normalized_str)  # 输出: HELLO WORLD

相关问题

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

这是一段 Python 代码，主要是使用 gensim 库实现了基于 Doc2Vec 模型的文本相似度计算。其中，首先使用 jieba 库对文本进行分词，并去除停用词，然后使用 gensim.models.Doc2Vec 中的 infer_vector 方法将文本转化为向量表示，最后使用余弦相似度计算两个向量之间的相似度。该代码中使用了两个测试文件 t1.txt 和 t2.txt，分别进行文本相似度计算，并输出相似度的结果。

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ，怎么解决

在 `doc2vec()` 函数中，你在尝试访问 `doc_id` 变量，但是该变量未定义，这会导致 `NameError` 错误。你需要将该变量定义为函数的参数，并在调用函数时传递文档的标识符。

另外，在 `doc2vec()` 函数中，你在尝试将 `Doc2Vec` 模型返回的向量赋值给 `vector` 变量，但是该变量没有使用，这会导致不必要的计算和内存占用。你应该直接返回模型返回的向量。

最后，在 `test_model()` 函数中，你在尝试打印向量的内存占用大小，但是你应该打印向量本身的大小，而不是指向向量的变量的大小。你可以使用 `np.ndarray.nbytes` 属性来获取向量的大小。

下面是修改后的代码：

import sys
import re
import jieba
import codecs
import gensim
import numpy as np
import pandas as pd

def segment(doc: str):
    stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3,
                             names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8')
    stop_words = list(stop_words.stopword)
    reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)  # 去掉html标签数字等
    doc = reg_html.sub('', doc)
    doc = re.sub('[０-９]', '', doc)
    doc = re.sub('\s', '', doc)
    word_list = list(jieba.cut(doc))
    out_str = ''
    for word in word_list:
        if word not in stop_words:
            out_str += word
            out_str += ' '
    segments = out_str.split(sep=' ')
    return segments

def doc2vec(file_name, model, doc_id):
    start_alpha = 0.01
    infer_epoch = 1000
    doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read())
    return model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)

# 计算两个向量余弦值
def similarity(a_vect, b_vect):
    dot_val = 0.0
    a_norm = 0.0
    b_norm = 0.0
    cos = None
    for a, b in zip(a_vect, b_vect):
        dot_val += a * b
        a_norm += a ** 2
        b_norm += b ** 2
    if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0:
        cos = -1
    else:
        cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5)
    return cos

def test_model(file1, file2):
    print('导入模型')
    model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec'
    model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path)
    vect1 = doc2vec(file1, model, doc_id=0)  # 转成句子向量
    vect2 = doc2vec(file2, model, doc_id=1)
    print(vect1.nbytes)  # 查看向量大小
    print(vect2.nbytes)
    cos = similarity(vect1, vect2)
    print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100))

if __name__ == '__main__':
    file1 = 'data/corpus_test/t1.txt'
    file2 = 'data/corpus_test/t2.txt'
    test_model(file1, file2)