详细解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

这是一个 Python 函数，它接受一个字符串作为文本，然后从中统计给定单词的出现位置及频率。下面是该函数的详细解释：

- 首先，函数要求用户输入要统计频率的单词，该单词存储在变量 `target_word` 中。
- 然后，函数使用正则表达式将文本分割成句子。具体来说，该函数将文本中的句号、问号、感叹号、分号和冒号作为分隔符，将文本分割成多个句子，并将这些句子存储在列表 `sentences` 中。
- 接下来，函数创建一个空字典 `word_count`，用于存储单词出现位置的计数。然后，函数遍历每个句子，将其分割成单词，并遍历每个单词。如果当前单词等于 `target_word`，则将其出现位置添加到 `word_count` 中。出现位置由句子编号和单词编号构成，格式为“第x句，第y个单词”。
- 在完成所有句子的遍历后，函数使用 Python 内置函数 `sorted()` 将 `word_count` 中的项按照计数值从大到小排序，并将结果存储在字典 `sorted_word_count` 中。
- 最后，函数遍历 `sorted_word_count` 中的每个项，并打印出单词出现位置及其出现次数。

需要注意的是，该函数使用了 Python 的正则表达式模块 `re` 进行文本分割，因此在使用该函数前需要先导入 `re` 模块。另外，该函数假定输入的文本是中文文本，句子以中文标点符号结尾，英文文本可能需要进行适当的修改。

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解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

这段代码是一个类中的方法，其作用是统计文本中指定单词的出现位置和出现频率。

具体解释如下：

- 首先，该方法会要求用户输入要统计频率的单词。
- 然后，它会根据句号、问号、感叹号、分号和点号等标点符号将文本拆分成多个句子，并存储在列表中。
- 接下来，它会定义一个空字典 word_count，用于存储每个目标单词在文本中出现的位置和频率。
- 然后，它会遍历每个句子，并将每个句子拆分成单词。对于每个单词，如果它是目标单词，就记录它的位置（即所在的句子和单词位置），并将其加入到 word_count 字典中。
- 最后，它会按照单词出现频率从高到低对 word_count 字典进行排序，并输出每个目标单词在文本中出现的位置和频率。

需要注意的是，该方法使用了 Python 中的正则表达式模块 re 来拆分句子。同时，它还使用了 lambda 函数对字典进行排序。

def train_word2vec(texts, vector_size, min_count): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) # model.save(model_name) # model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

这段代码是一个简单的训练Word2Vec模型的函数。Word2Vec是一种用于生成词向量的算法，它可以将词语表示为一个固定长度的向量，从而捕捉到词语之间的语义关系。

在这个函数中，输入参数包括`texts`（分词后的文本数据），`vector_size`（词向量的维度）和`min_count`（最小词频）。`texts`是一个包含多个句子的列表，每个句子是一个由词语组成的列表。`vector_size`指定了生成的词向量的维度，通常选择一个合适的维度来平衡计算效率和表示能力。`min_count`是指过滤掉词频低于该值的词语，可以用来去除一些噪声或者低频词。

在函数中，使用了`gensim`库中的`Word2Vec`类来训练模型。`sentences`参数接收了分词后的文本数据，`vector_size`和`min_count`分别指定了词向量的维度和最小词频。训练过程中的一些其他设置参数，如`workers`表示训练时的并行度，`seed`表示随机种子等。

最后，函数返回训练好的Word2Vec模型对象。你可以进一步使用该对象进行词向量的获取和应用，例如寻找相似词、计算词语之间的距离等。