对于以上问题,这段代码应该怎样改进# 去停用词 def deleteStop(sentence): stopwords = stopwordslist() outstr = '' for i in sentence: if i not in stopwords and i != '\n': outstr += i return outstr def wordCut(Review): Mat = [] for rec in Review: seten = [] rec = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', rec) fenci = jieba.lcut(rec) # 精准模式分词 stc = deleteStop(fenci) # 去停用词 seg_liat = pseg.cut(stc) # 标注词性 for word, flag in seg_list: if flag not in['nr', 'ns', 'nt', 'nz', 'm', 'f', 'ul', 'l', 'r', 't']: seten.append(word) Mat.append(seten) return Mat trainCut = wordCut(trainReview) testCut = wordCut(testReview) wordCut = trainCut + testCut

时间: 2024-04-26 08:26:51 浏览: 116
这段代码可以改进的地方有: 1. 停用词表的获取方式可以优化,可以使用更全面的停用词表或者根据具体数据集构建自定义停用词表。 2. 分词方法可以考虑使用更加先进的分词工具,如jieba的新模式或其他分词工具。 3. 去除标点符号的方法可以优化,可以考虑使用正则表达式或其他方法实现。 4. 标注词性的方法可以优化,可以考虑使用更加准确的词性标注工具。 5. 代码风格可以规范化,如命名规范、缩进规范等。 6. 变量名可以更加具有描述性,方便代码的阅读和理解。 7. 可以考虑将训练集和测试集的分词结果分别存储,以便后续使用。
相关问题

写出该段代码的伪代码:def seg_depart(sentence): # 对文档中的每一行进行中文分词 #print("正在分词") sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip()) # 引进停用词列表 stopwords = stopwordslist() # 输出结果为outstr outstr = '' # 去停用词 for word in sentence_depart: if word not in stopwords: if word != '\t': outstr += word outstr += " " return outstr

伪代码如下: 开始定义函数 seg_depart(sentence): 将 sentence 传入当前函数中 对 sentence 进行切割并存储到 word_list 列表中 创建一个空的 sentence_depart 字符串 遍历 word_list 列表中的每一个词: 判断当前词是否为空格,若是则跳过本次循环 对当前词进行字符串拼接,并加上空格 返回拼接好的 sentence_depart 字符串 结束函数定义

from utils.getPublicData import getAllCommentsData import jieba import jieba.analyse as analyse targetTxt = 'comment_1_fenci.txt' def stopwordslist(): stopwords = [line.strip() for line in open('./stopWords.txt',encoding='UTF-8').readlines()] return stopwords def getCommentList(): return getAllCommentsData() def seg_depart(sentence): sentence_depart = jieba.cut(" ".join([x[4] for x in sentence]).strip()) stopwords = stopwordslist() outstr = '' # 去停用词 for word in sentence_depart: if word not in stopwords: if word != '\t': outstr += word return outstr def writer_comment_fenci(): with open(targetTxt, 'a+', encoding='utf-8') as targetFile: seg = jieba.cut(seg_depart(getCommentList()), cut_all=False) # 分好词之后之间用空格隔断 output = ' '.join(seg) targetFile.write(output) targetFile.write('\n') print('写入成功!') # 提取关键词 def main(): writer_comment_fenci() if __name__ == '__main__': main() 为什么我的getPublicData 和getAllCommentsData红色下划线

<think>好的,用户的问题是关于PyCharm中两个函数getPublicData和getAllCommentsData被标记为错误,显示红色下划线。我需要分析可能的原因并提供解决方案。 首先,考虑函数未定义的情况。用户可能在调用这两个函数之前没有定义它们,或者在错误的缩进层级。这时候IDE会提示函数不存在。需要检查代码结构,确保函数定义在调用之前,并且缩进正确,尤其是在类或条件语句中的情况。 其次,检查函数名拼写是否正确。Python是区分大小写的,所以getPublicData和getpublicdata会被视为不同的函数。需要确认调用时的拼写和定义完全一致,包括大小写。 第三,作用域问题。如果函数定义在另一个模块或类中,调用时需要正确导入或实例化。例如,如果函数在另一个文件中,需要使用import语句;如果在类中,则需要创建实例后调用。用户可能需要检查导入路径是否正确,或者是否遗漏了实例化步骤。 第四,动态生成函数的情况。如果函数是通过元类或装饰器动态生成的,静态分析工具可能无法识别。此时可以添加类型提示或使用# type: ignore注释来忽略错误,但需谨慎使用。 第五,IDE缓存问题。有时候PyCharm的缓存可能导致误报,可以尝试清除缓存并重启。操作步骤是File -> Invalidate Caches,然后重启IDE。 另外,可能需要检查Python解释器配置是否正确,确保项目使用的解释器包含所有依赖库,并且环境没有损坏。如果函数来自第三方库,可能需要重新安装库或检查导入语句。 最后,建议用户提供具体代码示例,以便更准确地诊断问题。例如,展示函数定义和调用的位置,是否有导入语句等。这有助于排除其他潜在问题,如循环导入或语法错误。</think>在PyCharm中出现函数名被标记红色下划线的常见原因及解决方案如下: ### 一、函数未定义(最常见) 1. **定义位置错误** - 确保函数在调用前已定义 - 检查缩进层级是否正确(特别是在类或条件语句中) ```python # 错误示例(函数定义在调用之后) print(getPublicData()) # 红色下划线 def getPublicData(): return "data" # 正确顺序 def getPublicData(): return "data" print(getPublicData()) # 正常 ``` ### 二、函数名拼写错误 2. **检查大小写一致性** Python严格区分大小写,确认调用时的名称与定义完全一致: ```python # 定义 def getPublicData(): ... # 错误调用(红色下划线) getpublicdata() # 小写字母差异 ``` ### 三、作用域问题 3. **跨模块调用未导入** 当函数定义在其他文件时: ```python # 在utils.py中 def getPublicData(): ... # 在main.py中 from utils import getPublicData # 必须显式导入 ``` 4. **类方法未实例化** 如果是类方法: ```python class DataProcessor: def getPublicData(self): ... # 正确调用方式 processor = DataProcessor() processor.getPublicData() ``` ### 四、动态生成函数(特殊场景) 5. **使用类型提示消除警告** 对于元类动态生成的函数: ```python # 添加类型提示 def getPublicData() -> str: ... ``` 6. **忽略检查(慎用)** 在确定无误的情况下: ```python # noinspection PyUnresolvedReferences getPublicData() # 添加抑制注释 ``` ### 五、IDE缓存问题 7. **清除缓存并重启** 通过菜单操作: `File -> Invalidate Caches... -> Invalidate and Restart` ### 补充建议 - 检查项目`Python Interpreter`配置是否包含相关依赖[^3] - 确认文件是否在项目根目录下(排除路径问题) - 查看函数定义处是否有其他语法错误 如果问题仍未解决,建议提供具体代码片段,以便进一步分析函数调用上下文和项目结构。
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import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())修改这段代码的bugimport pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

import math from collections import defaultdict, Counter import random # 预处理文件,分割句子并添加开始和结束标记 def preprocess(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() text = content.replace('__eou__', '\n') text = text.strip() sentences = [] for line in text.split('\n'): words = line.strip().split() if words: sentences.append(['<start>'] + words + ['<end>']) return sentences # 统计一元词频和二元词频 def count_ngrams(sentences): unigram_counts = Counter() bigram_counts = defaultdict(Counter) for sentence in sentences: for token in sentence: unigram_counts[token] += 1 for i in range(len(sentence)-1): prev = sentence[i] current = sentence[i+1] bigram_counts[prev][current] += 1 return unigram_counts, bigram_counts # 计算句子的 Bigram 概率 def calculate_sentence_probability(sentence_tokens, unigram_counts, bigram_counts): tokens = ['<start>'] + sentence_tokens + ['<end>'] prob = 1.0 for i in range(1, len(tokens)): prev = tokens[i-1] current = tokens[i] if prev not in bigram_counts or current not in bigram_counts[prev]: return 0.0 prob *= bigram_counts[prev][current] / unigram_counts[prev] return prob # 补全句子最后两个词 def complete_sentence(truncated_tokens, bigram_counts): tokens = ['<start>'] + truncated_tokens if len(tokens) < 1: return [] last_word = tokens[-1] next_word1 = max(bigram_counts[last_word].items(), key=lambda x: x[1], default=('', 0))[0] tokens.append(next_word1) next_word2 = max(bigram_counts[next_word1].items(), key=lambda x: x[1], default=('', 0))[0] tokens.append(next_word2) return tokens[-2:] def calculate_perplexity(probabilities, test_counts, total_test_tokens, vocab_size, epsilon=1e-9): cross_entropy = 0.0 for word, count in test_counts.items(): p = count / total_test_tokens # 修改一下整段代码

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