file_contents = open("emailSample1.txt","r").read() vocabList = open("vocab.txt","r").read()

时间: 2023-09-25 14:06:25 浏览: 55
### 回答1： 这段代码读取了两个文件的内容，分别是 "emailSample1.txt" 和 "vocab.txt"。 第一行代码将 "emailSample1.txt" 文件的内容读取进来，存储在名为 file_contents 的变量中。"r" 表示以只读模式打开文件。 第二行代码将 "vocab.txt" 文件的内容读取进来，存储在名为 vocabList 的变量中。同样，"r" 表示以只读模式打开文件。 这段代码的作用可能是在进行自然语言处理的相关任务中使用 "emailSample1.txt" 文件进行测试，并使用 "vocab.txt" 文件作为词汇表。具体用途需要根据代码的上下文来确定。 ### 回答2： 这段代码的作用是读取两个文件的内容。 第一个文件是名为"emailSample1.txt"的文本文件，以只读模式打开并读取其内容，并将其保存在名为"file_contents"的变量中。 第二个文件是名为"vocab.txt"的文本文件，同样以只读模式打开并读取其内容，并将其保存在名为"vocabList"的变量中。 通过这段代码，我们可以获取到"emailSample1.txt"和"vocab.txt"这两个文件的内容，以便后续进行操作，比如进行文本处理或者进行词汇分析。 ### 回答3： 代码中的第一行打开一个名为"emailSample1.txt"的文件，并以只读模式读取文件内容，并将其存储在变量file_contents中。 代码中的第二行打开一个名为"vocab.txt"的文件，并以只读模式读取文件内容，并将其存储在变量vocabList中。 这段代码的目的是读取两个文件的内容，并将其存储在相应的变量中，以便后续使用。第一个文件"emailSample1.txt"可能包含一封电子邮件的内容，而第二个文件"vocab.txt"可能是包含词汇列表的文件。这些文件的内容可以在后续的代码中进行进一步处理，例如分析电子邮件的内容或使用词汇列表进行单词匹配等操作。

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读取邮件

读取邮件
txt

email.txt

email.txt
txt

BERT 中文里面的 vocab.txt

BERT vocab.txt

import re from nltk.stem import PorterStemmer file_contents = open("emailSample1.txt","r").read() vocabList = open("vocab.txt","r").read()

2. 读取了名为"emailSample1.txt"的文本文件的内容并将其存储在file_contents变量中。 3. 读取了名为"vocab.txt"的文本文件的内容并将其存储在vocabList变量中。 在实际应用中，这段代码可能是为了生成一个词汇表...

from transformers import BertTokenizer # 定义词汇表文件路径 vocab_file = "vocab.txt" # 读取词汇表 tokenizer = （）(vocab_file=vocab_file)

在代码中，你使用了 transformers 库中的 BertTokenizer 类来读取定义在 vocab_file 变量中的词汇表文件。但是在代码中，你没有指定 BertTokenizer 类的名称。如果你想要使用 BertTokenizer 类，应该把它的名称填入...

解释下面这段代码 def load_vocab(txt_path): """加载文本映射字典""" vocabulary = [] with open(txt_path, 'r') as fin: for line in fin: arr = line.strip().split() assert len(arr) == 2 vocabulary.append(arr[0]) return vocabulary model_path = "offline_encoder.om" vocab_path = 'vocab.txt' model = WeNetASR(model_path, vocab_path) wav_file = 'sample.wav' IPython.display.Audio(wav_file) txt = model.transcribe(wav_file) print(txt)

load_vocab函数接受一个txt_path参数，表示文本映射字典的路径。该函数读取文本映射字典文件，将每一行的第一个单词加入到vocabulary列表中，并返回vocabulary列表。 接下来，定义了model_path和vocab_path两个变量...

def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。 接下来，将...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)这段代码有什么问题吗？

2. vocab_file 参数应该是BERT模型目录下的 "vocab.txt" 文件路径，而不是训练器目录下的 "vocab.small" 文件路径。例如：tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "vocab.txt", do_...

word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb'))

具体来说，代码中使用了 Python 内置的 open 函数打开了一个以二进制读取模式打开的 vocab_dir 文件，然后调用 pkl.load 方法将文件中存储的数据读取到 word_to_id 变量中。在这里，pkl 是 Python 内置的 ...

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read() # 构建词典 vocab = sorted(set(data)) char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)} idx2char = np.array(vocab) # 将文本...

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

1. 在初始化函数中使用 super() 函数时，应该将 PoetryModel 类的名称作为第一个参数，而不是使用 super() 函数的默认参数。 2. 在 forward 函数中，应该使用 new_zeros() 方法来初始化 h_0 和 c_0，而不是使用 ...

class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

vocab_size是词汇表的大小，embed_size是嵌入层的维度，hidden_size是GRU隐藏状态的维度，topk是解码时保留的前k个最高概率的标记。 在前向传播过程中，首先将输入的问题和答案序列通过嵌入层进行词嵌入，...

for fileid in nltk.corpus.gutenberg.fileids(): num_chars=len(nltk.corpus.gutenberg.raw(fileid)) #统计字符数 num_words=len(nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)) #统计单词数 num_sent=len(nltk.corpus.gutenberg.sents(fileid)) #统计句子数 num_vocab=len(set([w.lower() for w in nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)])) print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent),int(num_words / num_vocab), fileid) File "<input>", line 6 print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent),int(num_words / num_vocab), fileid) ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

这个错误提示是缩进错误，可能是你的代码缩进不正确。你可以检查一下代码中的缩进，确保缩进正确。... print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent), int(num_words / num_vocab), fileid)

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) 这里的自定义词汇表是一些特定领域的词汇，例如医学领域或法律领域的专业术语...

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from collections import Counter # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() ...

详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义，具体作用，使用什么函数的什么参数，具体什么作用，并添加详细注释

1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块，创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor，用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度，min_frequency表示最小...

encoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_encoder.h5') decoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_decoder.h5') cghb_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/cghb_model_1/pb/cbhg_frame.h5') vocab_list = [] with open('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/vocab_4264.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.replace('\n', '') vocab_list.append(line) vocab_list.append('BEGIN') vocab_list.append('END') vocab_list.append('UNK')

其中encoder_model、decoder_model、cghb_model是通过tf.keras.models.load_model()函数加载了一些预训练的模型，而vocab_list则是一个列表，包含了一些词汇表中的单词。在这段代码中，还向vocab_list中添加了三个...

# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型

同时，您还需要将解码器模型的RepeatVector层的输入形状设置为output_shape[1]，而不是output_shape[0]。修改后的代码如下所示： # 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf....

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'))

其中，build_vocab()函数是用于构建词表的函数，MAX_VOCAB_SIZE是指定的词表大小（最多包含多少个词或字），min_freq是指定词表中词或字的最小出现频次。最终，word_to_id变量即为构建好的词表。

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