Re: [머신러닝/딥러닝 도서 Q&A] [파이토치로 배우는 자연어처리] 옐프 리뷰 코드에서요

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

문의하신 내용에 답변 드립니다.

1)

n_total은 item_list의 길이입니다.

n_subset은 훈련 서브셋의 길이입니다.

review_subset은 훈련 서브셋입니다.

2) 네 맞습니다.

감사합니다.

2022년 9월 6일 (화) 오후 9:54, Ohyel <inuy...@gmail.com>님이 작성:

안녕하세요 박해선 작가님!

작가님 깃에 있는 옐프 리뷰 전체코드를 뜯어보면서 공부하고있는데,

해당 코드가 어떻게 작동하는지 궁금해서 질문드립니다.

해당 코드가 있는 깃주소 :  nlp-with-pytorch/3_5_yelp_dataset_preprocessing_LITE.ipynb at main · rickiepark/nlp-with-pytorch (github.com)

# 리뷰 클래스 비율이 동일하도록 만듭니다
by_rating = collections.defaultdict(list)
for _, row in train_reviews.iterrows(): #Pandas의 iterrows : (인덱스, row값) 반환
    by_rating[row.rating].append(row.to_dict())
review_subset = []

for _, item_list in sorted(by_rating.items()): #키(_)와 벨류(item_list)가 iterator, 총 2번 실행
    n_total = len(item_list)
    n_subset = int(args.proportion_subset_of_train * n_total)
    review_subset.extend(item_list[:n_subset])
review_subset = pd.DataFrame(review_subset)

1) n_total, n_subset, review_subset.extend(item_list[:n_subset])이 각각 뭘 의미하는지 궁금합니다.

2) for _, item_list in sorted(by_rating.items()) 이 반복문에서

_는 키값, item_list는 벨류로 알고있는데요, 그럼 _가 1이면, item_list는 by_rating에서 rating이 1인 모든 리뷰를 갖고 있는건가요?

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