def first_unit(unit_raw, init_dict, fake_title):
    """初始化语料库，提取的是文本行长度最大且与虚假标题相似度最大的文本行

    Keyword arguments:
    unit_raw                -- 预处理后的网页文本行，只有文本行和空行
    Return:
        init_corpus               -- 第一个加入语料库的文本行
    """
    init_corpus = {}
    for i in range(0, 3):
        try:
            c = CDM(unit_raw[init_dict[i][0]])
            init_corpus[init_dict[i][0]] = c.get_alpha([i for i in cut_for_search(fake_title)]) + c.SN
        except IndexError:
            break
    init_corpus = sorted(init_corpus.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

    log('debug', '\n初始化语料库完成，初始语料为：【{}】\n'.format(unit_raw[init_corpus[0][0]]))
    return init_corpus
def first_unit ( unit_raw , init_dict , fake_title ) : init_corpus = { } for i in range ( 0 , 3 ) : try : c = CDM ( unit_raw [ init_dict [ i ] [ 0 ] ] ) init_corpus [ init_dict [ i ] [ 0 ] ] = c . get_alpha ( [ i for i in cut_for_search ( fake_title ) ] ) + c . SN except IndexError : break init_corpus = sorted ( init_corpus . items ( ) , key = lambda item : item [ 1 ] , reverse = True ) log ( 'debug' , '\n初始化语料库完成，初始语料为：【{}】\n' . format ( unit_raw [ init_corpus [ 0 ] [ 0 ] ] ) ) return init_corpus
初始化语料库，提取的是文本行长度最大且与虚假标题相似度最大的文本行

    Keyword arguments:
    unit_raw                -- 预处理后的网页文本行，只有文本行和空行
    Return:
        init_corpus               -- 第一个加入语料库的文本行