Can you give detailed explanation for the below given code:

# Latent semantic analysis visualization for NLP class, which can be found at:
# https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-language-processing-in-python
# https://www.udemy.com/data-science-natural-language-processing-in-python

# Author: http://lazyprogrammer.me
from \_\_future\_\_ import print\_function, division
from builtins import range
# Note: you may need to update your version of future
# sudo pip install -U future
import nltk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
wordnet\_lemmatizer = WordNetLemmatizer()

titles = [line.rstrip() for line in open('all\_book\_titles.txt')]

# copy tokenizer from sentiment example
stopwords = set(w.rstrip() for w in open('stopwords.txt'))

# note: an alternative source of stopwords
# from nltk.corpus import stopwords
# stopwords.words('english')

# add more stopwords specific to this problem
stopwords = stopwords.union({
 'introduction', 'edition', 'series', 'application',
 'approach', 'card', 'access', 'package', 'plus', 'etext',
 'brief', 'vol', 'fundamental', 'guide', 'essential', 'printed',
 'third', 'second', 'fourth', })
def my\_tokenizer(s):
 s = s.lower() # downcase
 tokens = nltk.tokenize.word\_tokenize(s) # split string into words (tokens)
 tokens = [t for t in tokens if len(t) > 2] # remove short words, they're probably not useful
 tokens = [wordnet\_lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens] # put words into base form
 tokens = [t for t in tokens if t not in stopwords] # remove stopwords
 tokens = [t for t in tokens if not any(c.isdigit() for c in t)] # remove any digits, i.e. "3rd edition"
 return tokens
# create a word-to-index map so that we can create our word-frequency vectors later
# let's also save the tokenized versions so we don't have to tokenize again later
word\_index\_map = {}
current\_index = 0
all\_tokens = []
all\_titles = []
index\_word\_map = []
error\_count = 0
for title in titles:
 try:
 title = title.encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8') # this will throw exception if bad characters
 all\_titles.append(title)
 tokens = my\_tokenizer(title)
 all\_tokens.append(tokens)
 for token in tokens:
 if token not in word\_index\_map:
 word\_index\_map[token] = current\_index
 current\_index += 1
 index\_word\_map.append(token)
 except Exception as e:
 print(e)
 print(title)
 error\_count += 1
print("Number of errors parsing file:", error\_count, "number of lines in file:", len(titles))
if error\_count == len(titles):
 print("There is no data to do anything with! Quitting...")
 exit()
# now let's create our input matrices - just indicator variables for this example - works better than proportions
def tokens\_to\_vector(tokens):
 x = np.zeros(len(word\_index\_map))
 for t in tokens:
 i = word\_index\_map[t]
 x[i] = 1
 return x

N = len(all\_tokens)
D = len(word\_index\_map)
X = np.zeros((D, N)) # terms will go along rows, documents along columns
i = 0
for tokens in all\_tokens:
 X[:,i] = tokens\_to\_vector(tokens)
 i += 1

def main():
 svd = TruncatedSVD()
 Z = svd.fit\_transform(X)
 plt.scatter(Z[:,0], Z[:,1])
 for i in range(D):
 plt.annotate(index\_word\_map[i], xy=(Z[i,0], Z[i,1]))
 plt.show()

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
 main()
아래 주어진 코드에 대한 자세한 설명을 제공합니다:# NLP 클래스에 대한 잠재 의미 분석 시각화는 다음에서 찾을 수 있습니다:# https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-language-processing-in-python# https://www.udemy.com/data-science-natural-language-processing-in-python# 작성자: http://lazyprogrammer.mefrom \_\_future\_\_ import print\_function, division내장된 가져오기 범위에서# 참고: 미래 버전을 업데이트해야 할 수도 있습니다.# sudo pip install -U futureimport nltknumpy를 np로 임포트matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.nltk.stem에서 WordNetLemmatizer를 가져옵니다.sklearn.decomposition에서 TruncatedSVD를 가져옵니다.wordnet\_lemmatizer = WordNetLemmatizer()titles = [line.rstrip() for line in open('all\_book\_titles.txt')]# 감정 예제에서 토큰화기 복사stopwords = set(w.rstrip() for w in open('stopwords.txt'))# 참고: 스톱워드의 대체 소스# nltk.corpus에서 stopwords 가져오기# stopwords.words('english')# 이 문제와 관련된 더 많은 스톱워드 추가stopwords = stopwords.union({ '소개', '에디션', '시리즈', '애플리케이션', '접근', '카드', '액세스', '패키지', '플러스', 'etext', '간략한', '볼륨', '기본', '가이드', '필수', '인쇄', 'third', 'second', 'fourth', })def my\_tokenizer(s): s = s.lower() # 소문자 tokens = nltk.tokenize.word\_tokenize(s) # 문자열을 단어로 분할(토큰) tokens = [토큰의 t에 대해 t for len(t) > 2이면] # 짧은 단어 제거, 유용하지 않을 수 있음 tokens = [wordnet\_lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens] # 단어를 기본 형식으로 넣습니다. 토큰 = [토큰에서 t에 대해 t가 중지어에 없으면] # 중지어 제거 tokens = [t for t in tokens if not any(c.isdigit() for c in t)] # 모든 숫자 제거, 예: "3판" 반환 토큰# 나중에 단어 빈도 벡터를 만들 수 있도록 단어-색인 맵을 생성합니다.# 나중에 다시 토큰화할 필요가 없도록 토큰화된 버전도 저장하겠습니다.word\_index\_map = {}current\_index = 0all\_tokens = []all\_titles = []index\_word\_map = []error\_count = 0제목의 제목에 대해: try: title = title.encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8') # 잘못된 문자가 있으면 예외가 발생합니다. all\_titles.append(title) tokens = my\_tokenizer(title) all\_tokens.append(tokens) 토큰에 토큰을 추가합니다: 만약 토큰이 단어\_인덱스\_맵에 있지 않다면: word\_index\_map[token] = current\_index current\_index += 1 index\_word\_map.append(token) 예외를 e로 제외합니다: print(e) print(title) error\_count += 1print("파일 구문 분석 오류 수:", error\_count, "파일 내 줄 수:", len(titles))error\_count == len(titles): print("아무것도 할 수 있는 데이터가 없습니다! 종료...") exit()# 이제 입력 행렬을 만들어 보겠습니다 - 이 예제에서는 비율보다 지표 변수로만 작동합니다.def tokens\_to\_vector(tokens): x = np.zeros(len(word\_index\_map)) 토큰의 t에 대해 i = word\_index\_map[t] x[i] = 1 반환 xN = len(all\_tokens)D = len(word\_index\_map)X = np.zeros((D, N)) # 용어는 행을 따라, 문서는 열을 따라 이동합니다.i = 0모든\_tokens의 토큰에 대해: X[:,i] = 토큰\_to\_벡터(토큰) i += 1def main(): svd = TruncatedSVD() Z = svd.fit\_transform(X) plt.scatter(Z[:,0], Z[:,1]) for i in range(D): plt.annotate(index\_word\_map[i], xy=(Z[i,0], Z[i,1])) plt.show()if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_': main()