torchtext-0.15.2所对应的Vocab
时间: 2024-02-16 17:00:19 浏览: 28
`torchtext-0.15.2` 中的 `Vocab` 类是用于构建词汇表的。它接受一个 `collections.Counter` 对象作为输入,用于统计每个单词出现的次数,并将出现次数大于等于 `min_freq` 的单词添加到词汇表中。可以通过以下方式创建一个 `Vocab` 对象:
```python
from torchtext.vocab import Vocab
import collections
counter = collections.Counter(['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'])
vocab = Vocab(counter, min_freq=2)
print(vocab.stoi)
```
上述代码中,`counter` 统计了一个包含 `a, a, b, c, c, c` 的文本中每个单词出现的次数。通过 `Vocab(counter, min_freq=2)` 创建 `Vocab` 对象,只有出现次数大于等于 2 的单词才会被加入到词汇表中。`vocab.stoi` 是一个字典,将每个单词映射到其在词汇表中的索引位置。输出结果为:
```
defaultdict(<class 'int'>, {'<unk>': 0, '<pad>': 1, 'a': 2, 'c': 3})
```
其中,`<unk>` 表示未知单词,`<pad>` 表示填充单词,它们分别在词汇表的起始位置被添加进去了。
相关问题
torchtext-0.15.2所对应的Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'
这个问题可能是因为 torchtext 版本不同导致的。在 torchtext-0.9.0 中,Vocab 类的构造函数不再支持 `min_freq` 参数,代替它的是 `min_freqs` 参数。因此,你可以尝试更新到最新的 torchtext 版本。如果你需要使用旧版本的 torchtext,可以使用以下代码来创建 Vocab 对象:
```
from torchtext.vocab import Vocab
vocab = Vocab(counter, min_freq=5, specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])
```
其中,`counter` 是一个 `collections.Counter` 对象,用于统计单词出现的次数。`min_freq` 参数表示只有出现次数大于等于该值的单词才会被加入到词表中。`specials` 参数是一个特殊单词列表,用于指定一些特殊的单词(如 `<unk>`、`<pad>` 等)的处理方式。
the following arguments are required: -data/--data, -save_data/--save_data, -src_vocab/--src_vocab, -tgt_vocab/--tgt_vocab
These arguments are required because they provide necessary information for the model to run.
-data/--data: This argument specifies the location of the input data that the model will use to train and evaluate.
-save_data/--save_data: This argument specifies the location where the preprocessed data will be saved. This preprocessed data is necessary for the model to efficiently train and evaluate.
-src_vocab/--src_vocab: This argument specifies the location of the source language vocabulary file. The vocabulary contains all the words in the source language that the model will be able to use.
-tgt_vocab/--tgt_vocab: This argument specifies the location of the target language vocabulary file. The vocabulary contains all the words in the target language that the model will be able to use.
Without these arguments, the model will not be able to properly process the input data and generate accurate translations.