中文新闻评论分类任务结巴分词补全下面代码import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

好的，补全代码如下：

import jieba

def data_preprocess(corpus):
    data_set = []
    for text, label in corpus:
        # 使用 jieba 分词库对文本进行分词
        word_list = jieba.lcut(text)
        # 将分好词的文本和标签添加到列表中
        data_set.append((word_list, label))
    return data_set

# 使用示例
train_ds = [("这是一篇关于机器学习的文章。", "科技"), ("这是一篇关于自然语言处理的文章。", "科技"), ("北京时间今天凌晨，2022年卡塔尔世界杯亚洲区预选赛结束了最后一轮比赛的争夺。", "体育"), ("国家卫健委今日通报，8月1日0时至24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例98例，其中境外输入病例68例，本土病例30例；无新增死亡病例；新增疑似病例2例，均为境外输入病例。", "时政")]
test_ds = [("这是一篇关于人工智能的文章。", "科技"), ("中国女排在东京奥运会上夺得了金牌。", "体育"), ("国家卫健委今日通报，8月2日0时至24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例98例，其中境外输入病例68例，本土病例30例；无新增死亡病例；新增疑似病例2例，均为境外输入病例。", "时政")]

train_corpus = data_preprocess(train_ds)
test_corpus = data_preprocess(test_ds)
print(train_corpus[:2])
print(test_corpus[:2])

在这段代码中，我们将原始的训练集和测试集转换为了分好词的语料列表。具体来说，我们定义了一个`data_preprocess`函数，使用 jieba 分词库对每条语料进行分词处理，将分好词的语料和对应的标签打包成一个元组，最终添加到一个新的列表中。在该代码中，我们将训练集和测试集转换为了分好词的语料列表，并输出了前两条语料以及它们对应的标签。