Python 读线在多行之后导致错误？

目前我正在进行一项NRE任务，数据来自

wnut17train.conll

（）。它基本上是一个tweet的集合，其中每一行都是tweet中的一个单词，附加了一个IOB标签（由

\t

分隔）。不同的tweet之间用一个空行隔开（事实上，如果你问我，这很奇怪，一个

'\t\n'

行）

因此，作为参考，一条tweet将如下所示：

@paulwalk    IOBtag
...          ...
foo          IOBtag
[\t\n]
@jerrybeam   IOBtag
...          ...
bar          IOBtag

train[0] = [(first_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag),
(second_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag),
...,
last_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag)]

第一步的目标是实现这样一种情况，即我将此数据集转换为如下所示的培训文件：

@paulwalk    IOBtag
...          ...
foo          IOBtag
[\t\n]
@jerrybeam   IOBtag
...          ...
bar          IOBtag

train[0] = [(first_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag),
(second_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag),
...,
last_word_of_first_tweet, POStag, IOBtag)]

这就是我到目前为止的想法：

tmp = []
train = []
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
with open("wnut17train.conll") as f:
    for l in f.readlines():
        if l == '\t\n':
            train.append(tmp)
            tmp = []
        else:
            doc = nlp(l.split()[0])
            for token in doc:
                tmp.append((token.text, token.pos_, token.ent_iob_))

对于一定数量的tweet（或行，还不确定），一切都很顺利，但在那之后，我得到了一个

IndexError: list index out of range

抚养

doc = nlp(l.split()[0])

我第一次在第20'000行（准确地说是20'533行）左右得到它，然后在检查这不是由于文件引起的（可能是分离tweet的另一种方式，或者类似的东西可能会欺骗解析器）之后，我删除了前20'000行，然后重试。再一次，我在大约第20'000行（准确地说是原始文件中的20'260或40'779）后出错

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我对

readlines（）

做了一些研究，看看这是否是一个已知的问题，但看起来不是。我遗漏了什么吗？

我使用了中的wnut17train.conll文件，并运行了类似的代码来生成所需的输出。我发现，在某些行中，而不是“\\n”作为空白行，我们只有“\n”。

因此，l.split（）将给出索引器：列表索引超出范围。为了处理这个问题，我们可以检查长度是否为1，在这种情况下，我们还将tmp添加到训练中

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
train = []
tmp = []
with open("wnut17train.conll") as fp:
    for l in fp.readlines():
        if l == "\t\n" or len(l) == 1:
            train.append(tmp)
            tmp = []
        else:
            doc = nlp(l.split("\t")[0])
            for token in doc:
                tmp.append((l.split("\t")[0], token.pos_, l.split("\t")[1]))

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希望你的问题得到解决。

事实的确如此。我使用repr检查了是否有任何行与“\t\n”模式不同，但这样做肯定是有错误的地方。再次感谢你！