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# 第十三周週誌
C109154330 洗柏詞

# 摘要:
將錯誤字元更正的檔案進行訓練並對結果進行分析

# 工作內容:
使用visual studio code進行檢測。

## 主要需要工具
visual studio code

## 匯入模組

import numpy as np
import pandas as pd 
import random
...

## 主程式

target_line = 100

text = None
tks = None
with io.open(TEST, 'r', encoding="utf-8") as file:
    for i, line in enumerate(tqdm(file)):
        target_line -= 1 #把2000/test_han.tsv每一行讀進來，往下讀到
        if target_line == 0: #直到減至"0"
            tks = line.split('\t') #第target_line那行，用\t分割，tsk = <class 'list'>
            text = tks[0]  #tsk的第一個
            print(f'Found target id at {i}')
            print(text)
            print('**'*50)
            for i in range(1, len(tks)):
                if rev_label_encoding[i-1][int(tks[i])] == '1':
                    print(f'{icd_names[i-1]}: {code_name_maps.get(icd_names[i-1], "NA")}')
                break
print('=='*50)
visualize_attention(*classify(text, SENTENCE_LIMIT, WORD_LIMIT, model, word_map), target_line)

### 遇到問題:
1. 遇到不懂的新函數
2. VS code在print(rev_label_encoding)的時候會壞掉
### 解決方法:
1. [getattr() 函数](https://www.runoob.com/python/python-func-getattr.html)
1. [enumerate() 函数](https://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html)
1. [tqdm() 函数](https://clay-atlas.com/blog/2019/11/11/python-chinese-tutorial-tqdm-progress-and-ourself/)

| getattr(object, name[, default]) | enumerate(sequence, [start=0]) | tqdm() |
| -------- | -------- | -------- |
| object -> 目標 | sequence -> 目標 | 設定一個範圍
name -> 字串，目標內容 | start -> 標示起始值
default -> 默認返回值 | | [參數細項](https://github.com/tqdm/tqdm#parameters) |

| |<div style="width: 225pt"></div>|
| -------- | -------- |

## 模擬結果

| 修正過的han_glove6_loss | 未修正過的han_glove6_loss |
| --------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| <div style="width: 350pt"> </div> | <div style="width: 350pt"> </div> |
| | 
|

# 結論:
選擇的重點不同，但是結果似乎可以再修正。