if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb")) else: df = pd.read_csv("./data/train.csv",encoding="utf8") vocab = [] for ent in df["sentence1"].tolist()+df["sentence2"].tolist(): vocab.extend(list(ent)) with open(os.path.join("../../yidu-n7k/code.txt"),encoding='utf8') as f: for line in f.readlines(): code,name = line.strip().split('\t') vocab.extend(list(name))是什么意思

这段代码是用于加载或创建词汇表的。如果存在保存的词汇表文件，则直接加载词汇表文件；否则，从训练数据和外部文件中读取数据，构建词汇表。具体地，先读取训练数据中的句子，将所有字符加入到词汇表中；然后从外部文件中读取编码和名称，将名称中的字符加入到词汇表中。最终，得到的词汇表是一个包含所有训练数据和外部文件中字符的列表。其中，word2idx是将词汇表中的词转化为索引的字典，idx2word是将索引转化为词汇表中的词的字典。

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if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb"))是什么意思

这段代码首先使用os模块中的exists()函数来检查当前目录下是否存在名为"./checkpoint/word2id.pkl"的文件，如果存在，则使用pickle模块中的load()函数读取该文件，并将其中存储的word2idx和idx2word两个字典对象赋值给对应的变量。这个过程实现了对已经保存的word2idx和idx2word对象的加载。

def load_char_vocab(): if os.path.exists("./checkpoint/word2id.pkl"): word2idx, idx2word = pickle.load(open("./checkpoint/word2id.pkl", "rb")) else: df = pd.read_csv("./data/train.csv",encoding="utf8") vocab = [] for ent in df["sentence1"].tolist()+df["sentence2"].tolist(): vocab.extend(list(ent)) with open(os.path.join("../../yidu-n7k/code.txt"),encoding='utf8') as f: for line in f.readlines(): code,name = line.strip().split('\t') vocab.extend(list(name)) vocab = sorted(set(vocab)) print(len(vocab)) word2idx = {word: index for index, word in enumerate(vocab,start=2)} word2idx["UNK"] = 1 idx2word = {index: word for word,index in word2idx.items()} pickle.dump((word2idx, idx2word),open("./checkpoint/word2id.pkl","wb")) return word2idx, idx2word是什么意思

这段代码定义了一个函数load_char_vocab()，其作用是加载字符级别的词汇表（vocab），并将其转换成word2idx和idx2word两个字典，用于后续的模型训练。如果已经存在保存的word2idx和idx2word，则直接从文件中读取；否则，从训练数据和外部词典文件中获取所有字符，并构建词典。其中，word2idx表示字符到索引的映射，idx2word表示索引到字符的映射。UNK表示未知字符。该函数返回word2idx和idx2word两个字典。