class _NamespaceDependentDefaultDict(defaultdict)
记录non_padded_namespaces（哪些namespace不需要pad，例如tags，labels），以及如何进行pad（padded_function），或者不pad（non_padded_function）
def missing(self, key: str)：处理
如果key在non_padded_namespaces中，返回_non_padded_function
如果key不在non_padded_namespaces中，返回_padded_function

defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值
defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外，还可以使用任何不带参数的可调用函数，到时该函数的返回结果作为默认值，这样使得默认值的取值更加灵活。
defaultdict类中通过__missing__()实现默认值的功能，当访问不存在的键时，dict[key]会调用__missing__()方法取得默认值。
python中defaultdict方法的使用

class _TokenToIndexDefaultDict
从_NamespaceDependentDefaultDict派生，padded_function为lambda: {padding_token: 0, oov_token: 1}，即pad（无意义的填充词）为0，oov（词典中没有的词）为1

class _IndexToTokenDefaultDict
从_NamespaceDependentDefaultDict派生，padded_function为lambda: {0: padding_token, 1: oov_token}，即0为pad（无意义的填充词），1为oov（词典中没有的词）

以上两个词典实际为两层的词典，例如{"labels":{"@@PADDING@@":0,"@@UNKNOWN@@":1}},{"tokens":{"word":10}}。
一个巧妙的地方在于，基类的__missing__()方法中，判断如果某个命名空间不在词典中，则在添加命名空间时，判断它是不是需要pad，如果需要pad，则先把{"@@PADDING@@":0,"@@UNKNOWN@@":1}设置为这个命名空间的值。

_read_pretrained_tokens(embeddings_file_uri: str)
从txt或者压缩文件（zip/tar/…）获得所有token，返回值tokens: List[str]
文件中存embedding的形式为word XXXXXX，即词与对应的embedding中间有一个空格，一行是一个词的。

def pop_max_vocab_size(params: Params)
从配置中获得词典中值的数量，返回int或Dict[str, int]（多个词典）

class Vocabulary(Registrable)

词汇表将字符串映射到整数，允许将字符串映射到词典外的标记（OOV）。
词汇表匹配特定的数据集，用它来判断哪些token是在词典内。
词汇表还允许使用多个不同的命名空间，因此可以将“a”作为单词和“a”作为单词使用单独的索引，因此可以使用此命名空间将标记和标签字符串映射到索引（通过Field.index方法）。统一地，class：fields.field.Field （各种Field的基类），此类中的大多数方法都允许传入命名空间；默认使用’tokens’命名空间，可以省略命名空间参数，只使用默认值。
命名空间：Instance的key（根据Instance向词典添加元素时获得命名空间），Indexer的namespace属性（token转index时添加命名空间）
Vocabulary类只是管理token与index的关系，OOV，PAD，而index，计数，转tensor的工作在Field类中进行。

构造参数

counter: Dict[str, Dict[str, int]] = None，计数器，用来初始化内部两个词典，具体地，Dict[str（命名空间）, Dict[str（词）, int（数量）]] 。Vocabulary只是记录token和index的关系，用这个counter传入instance最终在Field进行计数。
min_count: Dict[str, int] = None，对于某个词的计数少于一个值时，不加入词典；可以对不同的命名空间设置不同的最小值
max_vocab_size: Union[int, Dict[str, int]] = None，限制词典最大词数；可以对不同的命名空间设置不同的最大值
non_padded_namespaces: Iterable[str] = DEFAULT_NON_PADDED_NAMESPACES，默认为("*tags", “*labels”)，命名空间为tags、labels或后缀是tags/labels，在后面的处理中，不进行pad
pretrained_files: Optional[Dict[str, str]] = None，命名空间中的词都可以从已有的embedding文件获取。如果6为False，那么数据集中新出现的词会加入词典；如果为True，则词典中只用embedding文件中加载的词。
only_include_pretrained_words: bool = False
tokens_to_add: Dict[str, List[str]] = None，手动向命名空间添加词
min_pretrained_embeddings: Dict[str, int] = None，如果不为None，则从命名空间对应的预训练embedding文件中取出前k个词，加入词典

词典

Vocabulary中用两个词典记录token到index，index到token。
他们是两层的词典，第一层是{命名空间：词典}，第二层词典是token和index的对应。
self._token_to_index = _TokenToIndexDefaultDict
self._index_to_token = _IndexToTokenDefaultDict

方法

_extend()：向初始化的Vocabulary传数据建立词典，或拓展已有的词典，把tokens填充进词典，需要注意的是，用来创建词典的词有三个来源：1.数据集(instances)得到的（counter），2.预训练词嵌入文件（pretrained_files）， 3.手动添加的词（tokens_to_add），3是最后加入词典的。
如果数据集中得到token先用词数进行排序，因此出现多的词在前面。
预训练词嵌入文件在counter中没有出现的词，没有加入词典。

add_token_to_namespace(self, token: str, namespace: str = ‘tokens’)：把单词（按顺序，而不是插入加入到指定的命名空间中，

建立词典

一、读取词典文件

def from_files(cls, directory: str) -> 'Vocabulary’
读取vocabulary目录下的所有文件，例如non_padded_namespaces.txt，tokens.txt，token_characters.txt。。。最后调用vocab.set_from_file(filename, is_padded, namespace=namespace)，由一个个命名空间构造出词典。

def set_from_file(self,filename: str,is_padded: bool = True,oov_token: str = DEFAULT_OOV_TOKEN,namespace: str = "tokens")

filename为non_padded_namespaces.txt这些文件的路径
is_padded指这个命名空间是不是需要pad的（tags与labels为False），如果需要pad，则词典的0号位置为@@PADDING@@
oov_token用哪个词代表OOV词，默认为@@UNKNOWN@@，在txt文件中可以看到第一个位置是@@UNKNOWN@@，如果is_padded=True，则@@UNKNOWN@@在1号位置。
namespace表示在那个命名空间。

读取embedding文件是逐行进行的，加入到词典时也是按照顺序的，因此词典中的词与文件中词的顺序对应，用来进行词嵌入。

二、从实例（instances）创建词典

Instance(Mapping[str, Field])，Instance包含若干个Field，Field的count_vocab_items方法各自不同。

每个instance调用count_vocab_items
namespace_token_counts: Dict[str（命名空间）, Dict[str（词）, int（数量）]]instance.count_vocab_items(namespace_token_counts)-------------->count_vocab_items()内部调用每个field的count_vocab_items()for field in self.fields.values():field.count_vocab_items(counter)

例如TextField，类中包括List[Token]，token_indexers: Dict[str, TokenIndexer]。
token_indexers可以将tokens进行不同的转换，例如cat可以转换为34，也可以根据字符转换为[23, 10, 18]，还有其他的方式。。。

    def count_vocab_items(self, counter: Dict[str, Dict[str, int]]):for indexer in self._token_indexers.values():for token in self.tokens:indexer.count_vocab_items(token, counter)

indexs下次单独学习，这里只是了解一下count_vocab_items做了什么。
以SingleIdTokenIndexer为例，在这里词作为一个整体。count_vocab_items方法中用一个计数器对单词进行计数，计数结果存在indexer设置的namespace中。
counter[self.namespace][text] += 1

三、配置文件创建词典

读取配置文件创建Vocabulary部分可以在trainer.py的TrainerPieces类的from_params方法中找到。

 if recover and os.path.exists(os.path.join(serialization_dir, "vocabulary")):vocab = Vocabulary.from_files(os.path.join(serialization_dir, "vocabulary"))params.pop("vocabulary", {})else:vocab = Vocabulary.from_params(params.pop("vocabulary", {}),(instance for key, dataset in all_datasets.items()for instance in datasetif key in datasets_for_vocab_creation))

如果上次训练中断，这次训练设置-r，即恢复之前的训练，则词典通过Vocabulary.from_files读取建立好的词典文件建立。
如果直接建立词典，则先读取数据集，词典通过Vocabulary.from_params，把Vocabulary的参数和读取数据集得到的Instances传入from_params。在from_params中进行一系列参数设置，进入Vocabulary.from_instances，通过数据集，建立词典。

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