想实现，通过预先收集但未经处理的txt文件训练模型，在向模型提问有关这些txt文件内容时得到符合逻辑的答案，需要怎么做？

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7489358
这篇博客也不错, 你可以看下将保存在txt中的数据集划分为训练集测试集验证集
除此之外, 这篇博客: 记录关于利用txt文件划分训练集、测试集与验证集中的 利用txt文件划分训练集、测试集与验证集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

在基于深度学习的目标检测任务中，往往需要将数据图片划分成训练集、验证集与测试集，在此记录一种笨办法，各位大佬可忽略。

训练集：日常学习
验证集：模拟考试
测试集：期末考试

第一步，先将原jpg数据图片与标签txt文件分别存放在一个文件夹内，如下图：

然后将以下代码编辑在一个py文件内，eg:data_class.py:

# 将一个文件夹下数据按比例分在三个文件夹下
import os
import random
import shutil
from shutil import copy2
datadir_normal = "/****/*****/****/****/JPEGImages/labels"#更换为自己的路径

all_data = os.listdir(datadir_normal)#（图片文件夹）
num_all_data = len(all_data)
print( "总数量: " + str(num_all_data) )
index_list = list(range(num_all_data))
print(index_list)

#生成随机种子，使得每一次划分的数据一样，如果没有要求，可以删除本段代码
r=random.random
random.seed(2021)
random.shuffle(index_list,random=r)
print(index_list)
#生成随机种子，使得每一次划分的数据一样，如果没有要求，可以删除本段代码

num = 0
trainDir = "/****/*****/****/****/JPEGImages/train/"#（将训练集放在这个文件夹下）
if not os.path.exists(trainDir):
    os.mkdir(trainDir)     
validDir = '/****/*****/****/****/JPEGImages/valid/'#（将验证集放在这个文件夹下）
if not os.path.exists(validDir):
    os.mkdir(validDir)        
testDir = '/****/*****/****/****/JPEGImages/test/'#（将测试集放在这个文件夹下）        
if not os.path.exists(testDir):
    os.mkdir(testDir)
        
for i in index_list:
    fileName = os.path.join(datadir_normal, all_data[i])
    if num < num_all_data*0.6: #Train:0.6
        print(str(fileName))
        copy2(fileName, trainDir)
    elif num>num_all_data*0.6 and num < num_all_data*0.8:#valid:0.2
        print(str(fileName))
        copy2(fileName, validDir)
    else:#test:0.2
        copy2(fileName, testDir)
    num += 1

运行后，将在JPEGImages文件夹下看到多了train、test、valid3个文件夹，如下图：
在这里插入图片描述
文件夹内容就是根据上边的程序划分的标签txt文件。

第二步，提取刚刚生成的train、test、valid3个文件夹内的txt文件名称并分别存放在TRAIN、TEST、VALID3个txt文件中。
提取命令：
find /*****/******/*****/****/JPEGImages/test -name "*.txt" > TEST.txt
find /*****/******/*****/****/JPEGImages/train -name "*.txt" > TRAIN.txt
find /*****/******/*****/****/JPEGImages/valid -name "*.txt" > VALID.txt
三条命令运行结束以后可以看到多了三个txt文件，如下图：

打开文件，内容为：

/home/outsider/其他/1/JPEGImages/valid/20210110113149061.txt

需要使用文档的查找与替换功能将3个txt文档内的名称修改为如下格式：

20210110113149061

文档的查找与修改如下：
在这里插入图片描述
替换后效果如下：

第三步，将以下代码编辑在一个py文件内，eg:copy_class.py:

from PIL import Image
im_num = []
for line in open("/***/****/***/VALID.txt", "r"):
    im_num.append(line)
    print(im_num)

for a in im_num:
    im_name = '/***/***/***/JPEGImages/images/{}'.format(a[:-1]) + '.jpg'  #原始路径
    print(im_name)
    im = Image.open(im_name)  # 打开指定路径下的图像

    tar_name = '/***/***/***/JPEGImages/valid/{}'.format(a[:-1]) + '.jpg'  #移动后的路径
    print(tar_name)
    im=im.convert('RGB')
    im.save(tar_name)  # 另存
    im.close()

每次运行后，需要将文件名修改下，修改为相对应的txt文档，程序运行结束后，将在train、test、valid3个文件夹内看到程序已经将标签txt对应的图片复制过来了。

到此，数据集就已经划分好了，也可以根据图片名称将对应的txt文件复制到相应的文件夹内，方法比较老实，大佬们就不用看啦。
最后，我将两个py文件放在下方。

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
针对该问题，我可以提供以下解决方案：
步骤1：读取txt文件并为每个文档打标签读取txt文件，遍历每一行，并将每个文档的类型作为标签存储。可以使用如下代码实现：
import os import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split
def read_txt_file(txt_path): """ 读取txt文件并为每个文档打上标签 """ with open(txt_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() labels = [] docs = [] for line in data: line = line.strip().split('\t') label = line[0] text = line[1] labels.append(label) docs.append(text) return docs, labels
train_docs, train_labels = read_txt_file('train.txt')
步骤2：数据预处理数据预处理是非常重要的步骤，可以有效地提高模型的性能和准确性。在文本分类任务中，常见的预处理步骤包括：
分词：将文本拆分成单词或短语。常用的分词工具包括jieba，nltk等去停用词：在文本分类中，很多单词并不能提供有用的信息，如“的”、“了”，需要去除这些词。可以使用停用词表来去除这些词。词向量化：将单词转换为向量，常见的词向量化方法有one-hot编码和词嵌入（word embedding）。 TF-IDF：考虑词汇在文档中的重要性。这些预处理步骤可以通过Python和各种第三方库轻松实现。例如，可以使用jieba库进行中文分词，同时使用sklearn库中的TfidfVectorizer函数将文本转换为基于TF-IDF的向量表示。使用如下代码实现：
import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
分词
def jieba_cut(doc): """ 使用jieba对文本进行分词 """ word_list = jieba.cut(doc) return ' '.join(word_list)
转换为TF-IDF向量
def tfidf(docs): """ 使用TF-IDF将文本转换为向量表示 """ vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_cut, ngram_range=(1,3), max_features=30000) doc_vectors = vectorizer.fit_transform(docs) return doc_vectors, vectorizer
train_docs_cut = [jieba_cut(doc) for doc in train_docs] train_vectors, vectorizer = tfidf(train_docs_cut)
步骤3：使用预处理好的数据集训练模型在预处理好数据集后，可以使用各种机器学习算法或深度学习模型训练模型。在深度学习中，常见的模型包括Word2Vec，CNN，RNN和Transformer。在这里，我以PyTorch为例，使用TextCNN网络训练模型。使用如下代码可实现：
import torch import torch.nn as nn
class TextCNN(nn.Module): def init(self, embedding_dim, hidden_dim, num_classes, kernel_sizes=[3, 4, 5]): super(TextCNN, self).init() self.embedding = nn.Embedding(pretrained_embeddings.shape[0], embedding_dim, padding_idx=0) self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, hidden_dim, (k, embedding_dim)) for k in kernel_sizes]) self.dropout = nn.Dropout(0.5) self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * len(kernel_sizes), num_classes)
```
def forward(self, x):
    x = self.embedding(x)
    x = x.unsqueeze(1)  # (batch_size, 1, seq_len, embedding_dim)
    x = [nn.functional.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs]  # [(batch_size, hidden_dim, seq_len - k + 1), ...]
    x = [nn.functional.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]  # [(batch_size, hidden_dim), ...]
    x = torch.cat(x, 1)
    x = self.dropout(x)
    out = self.fc1(x)

    return out
```
配置网格搜索的超参数
embedding_dims = [50, 100, 200, 300] num_filters = [100, 200, 300] kernel_sizes = [(3, 4, 5), (4, 5, 6), (3, 4, 5, 6)] batch_sizes = [32, 64, 128] learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
训练模型
for epoch in range(num_epochs): for i, (data, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(data) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()
```
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')
```
步骤4：利用模型回答问题训练好模型后，可以将测试数据集输入模型并得到预测结果。可以使用如下代码实现：
def predict(model, vectorizer, text): """ 对新的问题进行预测，并返回预测结果 """ inputs = vectorizer.transform([jieba_cut(text)]) outputs = model(torch.LongTensor(inputs.toarray())) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) return predicted.item()
pred = predict(model, vectorizer, '这篇文章讲述了什么？') print(pred)
需要注意的是，在训练和预测过程中，应该始终使用相同的数据预处理流程和词汇表，以确保模型获得相同的输入数据。

想实现，通过预先收集但未经处理的txt文件训练模型，在向模型提问有关这些txt文件内容时得到符合逻辑的答案，需要怎么做？

分词

转换为TF-IDF向量

配置网格搜索的超参数

定义损失函数和优化器

训练模型