参考书
《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）
首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号，然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8
"""
@author: Li Tian
@contact: 694317828@qq.com
@software: pycharm
@file: word_deal1.py
@time: 2019/2/20 10:42
@desc: 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号，然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。
"""
import codecs
import collections
from operator import itemgetter
# 训练集数据文件
RAW_DATA = "./simple-examples/data/ptb.train.txt"
# 输出的词汇表文件
VOCAB_OUTPUT = "ptb.vocab"
# 统计单词出现的频率
counter = collections.Counter()
with codecs.open(RAW_DATA, "r", "utf-8") as f:
for line in f:
for word in line.strip().split():
counter[word] += 1
# 按照词频顺序对单词进行排序
sorted_word_to_cnt = sorted(counter.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt]
# 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符“<eos>”，这里预先将其加入词汇表。
sorted_words = ["<eos>"] + sorted_words
# 在后面处理机器翻译数据时，出了"<eos>"，还需要将"<unk>"和句子起始符"<sos>"加入
# 词汇表，并从词汇表中删除低频词汇。在PTB数据中，因为输入数据已经将低频词汇替换成了
# "<unk>"，因此不需要这一步骤。
# sorted_words = ["<unk>", "<sos>", "<eos>"] + sorted_words
# if len(sorted_words) > 10000:
# sorted_words = sorted_words[:10000]
with codecs.open(VOCAB_OUTPUT, 'w', 'utf-8') as file_output:
for word in sorted_words:
file_output.write(word + "\n")运行结果：
在确定了词汇表之后，再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号。每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8
"""
@author: Li Tian
@contact: 694317828@qq.com
@software: pycharm
@file: word_deal2.py
@time: 2019/2/20 11:10
@desc: 在确定了词汇表之后，再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号。每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。
"""
import codecs
import sys
# 原始的训练集数据文件
RAW_DATA = "./simple-examples/data/ptb.train.txt"
# 上面生成的词汇表文件
VOCAB = "ptb.vocab"
# 将单词替换成为单词编号后的输出文件
OUTPUT_DATA = "ptb.train"
# 读取词汇表，并建立词汇到单词编号的映射。
with codecs.open(VOCAB, "r", "utf-8") as f_vocab:
vocab = [w.strip() for w in f_vocab.readlines()]
word_to_id = {k: v for (k, v) in zip(vocab, range(len(vocab)))}
# 如果出现了被删除的低频词，则替换为"<unk>"。
def get_id(word):
return word_to_id[word] if word in word_to_id else word_to_id["<unk"]
fin = codecs.open(RAW_DATA, "r", "utf-8")
fout = codecs.open(OUTPUT_DATA, 'w', 'utf-8')
for line in fin:
# 读取单词并添加<eos>结束符
words = line.strip().split() + ["<eos>"]
# 将每个单词替换为词汇表中的编号
out_line = ' '.join([str(get_id(w)) for w in words]) + '\n'
fout.write(out_line)
fin.close()
fout.close()运行结果：
