Python中的ReaderPTB_raw_data()方法解析中文文本数据的流程

ReaderPTB_raw_data()方法主要用于解析中文文本数据，该方法的流程如下：

1. 首先，读取原始的中文文本数据，可以是一个文件或者一个数据流。

2. 对原始数据进行预处理，包括去除特殊字符、进行分词等。可以使用第三方库如jieba进行分词操作。

3. 将处理后的文本数据按照特定的格式进行存储，比如每行一个句子，以空格分割单词。

4. 创建一个Reader对象，并调用该对象的ptb_producer方法，该方法返回一个生成器，用于逐行读取处理后的文本数据。

5. 这个生成器可以由TensorFlow的Pipeline进行进一步处理，比如进行字典建立、词向量转换等。

下面是一个使用例子：

import jieba
import tensorflow as tf

def pre_process(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()

    processed_lines = []
    for line in lines:
        # 去除特殊字符
        line = line.replace('
', '').replace(' ', '')
        # 进行分词
        segmented_line = ' '.join(jieba.cut(line))
        processed_lines.append(segmented_line)

    return processed_lines

def ReaderPTB_raw_data(data_path):
    processed_lines = pre_process(data_path)

    class Reader(object):
        def __init__(self, lines):
            self._lines = lines

        def ptb_producer(self):
            for line in self._lines:
                yield line.split()

    reader = Reader(processed_lines)
    return reader.ptb_producer

data_path = '/path/to/data.txt'
reader = ReaderPTB_raw_data(data_path)

with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for i in range(10):
        sentence = sess.run(reader())
        print(sentence)

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

这个例子首先通过pre_process()函数对原始文本数据进行预处理，包括去除换行符和空格，以及使用jieba库进行中文分词。

然后，通过ReaderPTB_raw_data()函数创建一个Reader对象，并调用该对象的ptb_producer()方法，生成一个用于逐行读取处理后文本数据的生成器。

最后，通过TensorFlow的Session来逐行读取处理后的文本数据，并打印出来。

需要注意的是，本例使用的是TensorFlow的QueueRunner来创建线程来读取数据，所以需要在Session运行前，在协调器上调用tf.train.start_queue_runners()方法。而线程的停止和等待由协调器负责管理。