tmp[“Neither“] = ~(original_df[“A-coref“] | original_df[“B-coref“])

tmp = original_df[["A-coref", "B-coref"]].copy()
tmp["Neither"] = ~(original_df["A-coref"] | original_df["B-coref"])
self.y = tmp.values.astype("bool")

下面的代码逐行进行解释：

tmp = original_df[["A-coref", "B-coref"]].copy()

该行代码创建了一个名为tmp的新DataFrame对象，复制了original_df中的"A-coref"和"B-coref"两列数据。[["A-coref", "B-coref"]]表示选择这两列数据，copy()方法用于创建副本，确保不会修改原始数据。

tmp["Neither"] = ~(original_df["A-coref"] | original_df["B-coref"])

该行代码向tmp中添加了一个新列"Neither"，其值是通过对"A-coref"和"B-coref"两列进行逻辑或操作（|），然后取反（~）得到的结果。这意味着当"A-coref"和"B-coref"中的任何一个为True时，"Neither"列的值为False，否则为True。

self.y = tmp.values.astype("bool")

该行代码将tmp的值转换为NumPy数组，并将其赋值给类的成员变量self.y。astype("bool")将数组的数据类型转换为布尔类型，确保"Neither"列的值为布尔类型。
这段代码的作用是根据原始数据集中的"A-coref"和"B-coref"两列的值，创建一个新的布尔类型的目标变量数组self.y。该数组有三个可能的取值：True（"A-coref"）、True（"B-coref"）和False（"Neither"）。

以下是一个使用示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
    "A-coref": [True, False, True, False],
    "B-coref": [False, True, True, False]
}
original_df = pd.DataFrame(data)

# 创建GPRDataset对象
dataset = GPRDataset(original_df, None, None, None, None)

# 打印目标变量数组
print(dataset.y)

输出结果

[[ True False False]
 [False  True False]
 [ True  True False]
 [False False  True]]

在这个示例中，原始数据集有两列"A-coref"和"B-coref"，包含四个样本。根据这些值，目标变量数组self.y被创建为一个4x3的二维布尔数组，其中每一行对应一个样本，每一列对应一个目标类别（"A-coref"、"B-coref"和"Neither"）。