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我正在尝试理解此处的代码。
f = open('/Users/nk/Vocab.txt','r')
vocab_temp = f.read().split()
f.close()
col = len(vocab_temp)
print("Training column size:")
print(col)
row = run('cat '+'/Users/nk/X_train.txt'+" | wc -l").split()[0]
print("Training row size:")
print(row)
matrix_tmp = np.zeros((int(row),col), dtype=np.int64)
print("Train Matrix size:")
print(matrix_tmp.size)
label_tmp = np.zeros((int(row)), dtype=np.int64)
f = open('/Users/nk/X_train.txt','r')
count = 0
for line in f:
line_tmp = line.split()
#print(line_tmp)
for word in line_tmp[0:]:
if word not in vocab_temp:
continue
matrix_tmp[count][vocab_temp.index(word)] = 1
count = count + 1
f.close()
我知道 col
基本上是词汇表中的单词,而 row
是训练集中的文本数据。我还了解到,在 loop
中,代码实际上是在检查词汇表中是否存在单词,是否存在于训练集中。有人可以解释一下 continue
之后的行是做什么的吗?
最佳答案
matrix_tmp[count][vocab_temp.index(word)] = 1
如果您查看代码,count
每行递增 1。所以 matrix_tmp[count]
是每行的单词向量。
现在,考虑 vocab_temp.index(word)
,您可以在第二行中看到 vocab_temp
保留了 f.read 产生的向量().split()
.
事实上,它从 vocab_temp
中获取索引,它实际上获得了矩阵的位置(矩阵中的索引,您的单词 word
所在的位置并设置它到 1(单词 word
出现在 index
位置)。
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