普林斯顿大学_anaconda使用_faster-rcnn框架实验结果评估_中国AI数据

2019-11-25

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,索引): “”“从词汇索引中获取字符串词。”“”返回self._voCabulary [index] 您已经注意到,我们仍然必须实现此Wclass的两个重要功能。第一个_read_pages()将下载Wikipedia转储,该转储作为压缩的XML文件出现,在页面上进行迭代并提取纯文字以摆脱任何格式。要读取压缩文件,我们需要bz2模块,该模块提供一个open()函数,该函数的功能类似于其标准等效函数,但即使在流式传输文件时也要进行压缩和解压缩。为了节省一些磁盘空间,我们还将对中间结果使用此压缩。用于提取单词的正则表达式仅捕获连续字母的任何序列以及某些特殊字符的单独出现。 从lxml导入etree TOKEN_REGEX = re.Compile(r'[A-Za-z] + | [!?。:,,()]') def _read_pages(self,url): “HH 从Wikipedia转储中提取纯文本并将其存储到pages文件中。每页将是一行,各行之间用空格隔开。 “HH wikipedia_path =下载(URL,self._CaChe_dir),其中bz2.open

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