embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是根据预训练词向量文件（pretrain_dir）对词向量进行初始化，然后将初始化后的词向量保存到文件中（即filename_trimmed_dir所指定的文件）。首先，代码使用numpy库生成一个随机初始化的词向量矩阵（embeddings），其大小为(len(word_to_id), emb_dim)，其中，len(word_to_id)表示词表中词的数量，emb_dim是指定的词向量维度。然后，代码打开预训练词向量文件，逐行读取文件内容，对每一行进行处理，提取出该行的第一个词（即词向量对应的词），判断该词是否在词表中出现过，如果出现过，则将该词对应的词向量从预训练词向量文件中读取出来，然后将其赋值给embeddings矩阵中该词对应的词向量，完成词向量的初始化。最后，代码使用numpy库将初始化后的词向量矩阵保存到文件中，文件格式为npz文件。

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train_dir = "weibo21/data/train.txt" vocab_dir = "weibo21/data/vocab.pkl" pretrain_dir = "weibo21/data/sgns.sogou.char" emb_dim = 300 filename_trimmed_dir = "weibo21/data/embedding_SougouNews" if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb')) embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是：

- 定义了一些变量，例如 `train_dir` 存储训练数据的文件路径，`vocab_dir` 存储词表的路径，`pretrain_dir` 存储预训练词向量的路径，`emb_dim` 存储词向量的维度，`filename_trimmed_dir` 存储截断后词向量的路径。
- 判断词表文件是否存在，若存在则从文件中读取词表，否则根据训练数据构建词表并将其保存到文件中。
- 初始化一个随机的词向量矩阵 `embeddings`，其行数为词表的大小，列数为指定的词向量维度。
- 读取预训练词向量文件并将其加载到 `embeddings` 矩阵中，若预训练词向量中有某个词汇在词表中不存在，则该词汇的词向量使用随机值进行初始化。
- 将截断后的词向量矩阵保存到文件中。

解释下这段代码：def generate_word_vector(word): return np.zeros((embedding_dim,)) embeddings_index = {} for word, i in word_index.items(): embeddings_index[word] = generate_word_vector(word) embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim)) for word, i in word_index.items(): embedding_vector = embeddings_index.get(word) if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embedding_vector maxlen = 200 x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen) x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen) num_classes = np.max(y_train) + 1 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) train_x, dev_x, train_y, dev_y = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.2,random_state=42) train_x = np.array(train_x) dev_x = np.array(dev_x) train_y = np.array(train_y) dev_y = np.array(dev_y)

这段代码主要用于构建一个文本分类模型。下面是代码的主要功能：

1. 定义了一个名为 generate_word_vector 的函数，用于生成单词的向量表示。函数使用 numpy 库创建一个全为零的数组，其形状为 (embedding_dim,)，其中 embedding_dim 是预定义的向量维度。

2. 创建了一个名为 embeddings_index 的字典，用于存储每个单词的向量表示。字典的键是单词，值是通过 generate_word_vector 函数生成的向量。

3. 创建了一个名为 embedding_matrix 的数组，用于存储所有单词的向量表示。数组的形状为 (vocab_size, embedding_dim)，其中 vocab_size 是预定义的词汇表大小。

4. 遍历词汇表中的每个单词，并将其向量表示存储到 embedding_matrix 数组中。如果单词在 embeddings_index 字典中不存在，则将其向量表示设置为全为零的数组。

5. 对训练和测试数据进行填充，将每个文本的长度限制为 maxlen。

6. 将分类标签进行 one-hot 编码，使其可以用于训练分类器模型。

7. 将训练数据集分割为训练集和验证集，并将它们转换为 numpy 数组。

这段代码主要是为了准备数据，以便后续训练文本分类模型。