opennmt中如何得到feat.txt文件
时间: 2023-05-11 09:07:35 浏览: 55
在 OpenNMT 中,可以通过使用 preprocess.py 脚本来生成 feat.txt 文件。具体步骤如下:
1. 准备数据集,包括源语言和目标语言的文本文件。
2. 使用 preprocess.py 脚本进行预处理,生成词汇表文件和训练数据。
3. 在预处理过程中,可以通过设置 -feat_vocab 参数来指定生成 feat.txt 文件。
4. feat.txt 文件中包含了每个样本的特征信息,可以用于训练模型。
需要注意的是,生成 feat.txt 文件需要在预处理数据时进行设置,具体操作可以参考 OpenNMT 的官方文档。
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opennmt中怎么得到feat.txt
在 OpenNMT 中,可以通过使用 preprocess.py 脚本来生成 feat.txt 文件。具体步骤如下:
1. 准备数据集,包括源语言和目标语言的数据文件。
2. 使用 preprocess.py 脚本进行数据预处理,生成词汇表和特征文件。其中,特征文件就是 feat.txt。
3. 在 preprocess.py 脚本中,可以通过设置参数来指定生成特征文件的方式。比如,可以使用 -feat_vocab 参数来指定特征词汇表的文件路径,使用 -feat_marker 参数来指定特征标记符号。
4. 运行 preprocess.py 脚本,等待特征文件生成完成即可。
需要注意的是,生成特征文件的方式会因数据集的不同而有所差异,具体可以参考 OpenNMT 的官方文档。
我的代码出现了警告:SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame。请帮我找出问题出在哪以及怎么修改。代码如下:for key in fill_dic.keys(): if len(fill_dic[key]) == 1: # 若只匹配上了一个属性 for idx in list(df_feat.index): if df_feat.iloc[idx][key] == df_feat.iloc[idx][key]: # 若原属性是空,填充 df_feat.iloc[idx][key] = df_ner.iloc[idx][fill_dic.get(key)] else: # 若匹配上了多个属性 ner_filt = df_ner[fill_dic.get(key)] # 每行+多匹配上的属性列 for idx in list(df_feat.index): if df_feat.iloc[idx][key] == df_feat.iloc[idx][key]: # 若原属性是空,填充 for idy in range(len(fill_dic.get(key))): if ner_filt.iloc[idx, idy] == ner_filt.iloc[idx, idy]: # 若True则该标题属性不为NaN df_feat.iloc[idx][key] = ner_filt.iloc[idx, idy]
这个警告通常是因为在对DataFrame进行切片操作时,尝试对切片进行赋值操作,而切片返回的是原DataFrame的一个视图,而不是副本。为了避免这个警告,你可以使用`.loc`或`.iloc`来进行赋值操作。
在你的代码中,可以通过使用`.loc`来避免这个警告。具体修改如下:
```python
for key in fill_dic.keys():
if len(fill_dic[key]) == 1:
df_feat.loc[df_feat[key].isnull(), key] = df_ner[fill_dic[key]].values
else:
ner_filt = df_ner[fill_dic[key]]
for idx in list(df_feat.index):
if df_feat.loc[idx, key] == df_feat.loc[idx, key]:
for idy in range(len(fill_dic[key])):
if ner_filt.loc[idx, idy] == ner_filt.loc[idx, idy]:
df_feat.loc[idx, key] = ner_filt.loc[idx, idy]
```
使用`.loc`可以直接对选定的行和列进行赋值操作,避免了SettingWithCopyWarning警告。