FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'amazon_data.tsv'というエラーメッセージが解決できない

Question

### 前提・実現したいこと
実現したいこととしてはファイルの実行エラーを解消することです。

自分はある自然言語処理の本で書かれているコードをpycharmを使って実行しています。
pychramのプロジェクト構成としてあらかじめ作った新規プロジェクトの下にpreprocessing.py train.py utils.pyという名前のファイルとdataという名前のフォルダを格納し、dataフォルダにamazon_data.tsvを格納しています。


### 発生している問題・エラーメッセージ
本に書かれているコードを実行すると以下のようなエラーメッセージが発生しました。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'amazon_data.tsv'

### 該当のソースコード（utils.py/preprocessing.py/train.py)

```python
--utils.py--
import string
import pandas as pd

def filter_by_ascii_rate(text,threshold=0.9):
    ascii_letters = set(string.printable)
    rate = sum(c in ascii_letters for c in text) / len(text)
    return rate <= threshold
def load_dataset(filename,n=5000,state=6):
    df = pd.read_csv(filename, sep='	')

    is_jp = df.review_body.apply(filter_by_ascii_rate)
    df = df[is_jp]

    df = df.sample(frac=1, random_state=state)
    grouped = df.groupby('star_rating')
    df = grouped.head(n=n)
    return df.review_body.values, df.star_rating.values

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

def train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, lowercase=False, tokenize=None, preprocessor=None):
    vectorizer = CountVectorizer(lowercase=lowercase, tokenizer=tokenize, preprocessor=preprocessor)
    x_train_vec = vectorizer.fit_transform(x_train)
    x_test_vec = vectorizer.transform(x_test)
    clf = LogisticRegression(solver='liblinear')
    clf.fit(x_train_vec, y_train)
    y_pred = clf.predict(x_test_vec)
    score = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print('{:.4f}'.format(score))

--preprocessing.py--
import re

from bs4 import BeautifulSoup
from janome.tokenizer import Tokenizer
t = Tokenizer()


def clean_html(html, strip=False):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    text = soup.get_text(strip=strip)
    return text


def tokenize(text):
    return t.tokenize(text, wakati=True)


def tokenize_base_form(text):
    tokens = [token.base_form for token in t.tokenize(text)]
    return tokens


def normalize_number(text, reduce=False):
    if reduce:
        normalized_text = re.sub(r'\d+', '0', text)
    else:
        normalized_text = re.sub(r'\d', '0', text)
    return normalized_text


def truncate(sequence, maxlen):
    return sequence[:maxlen]



--train.py--
from sklearn.model_selection import train_test_split

from preprocessing import clean_html, normalize_number, tokenize, tokenize_base_form
from utils import load_dataset, train_and_eval




def main():
    x, y = load_dataset('data/amazon_data.tsv', n=1000)

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,
                                                        test_size=0.2,
                                                        random_state=42)

    print('Tokenization only.')
    train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, tokenize=tokenize)

    print('Clean html.')
    train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, tokenize=tokenize, preprocessor=clean_html)

    print('Normalize number.')
    train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, tokenize=tokenize, preprocessor=normalize_number)

    print('Base form.')
    train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, tokenize=tokenize_base_form)

    print('Lower text.')
    train_and_eval(x_train, y_train, x_test, y_test, tokenize=tokenize, lowercase=True)


if __name__ == '__main__':
    main()

```

### 試したこと

解決法がわからず、とりあえずtsvファイルの格納場所を別のところに移して実行してみた

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
今回使っている本: https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=113274

Accepted Answer

こんばんは。

問題文拝見いたしました。

以下の操作を行い、ファイルパスの変更を行いましょう。
1. ターミナルを開く。
2. amazon_data.tsvファイルがある、ディレクトリに移動する。(`cd`を利用)
3. `pwd`を実行する。
4. x, y = load_dataset(pwdの値 + '/amazon_data.tsv', n=1000) へ変更する。

ご確認のほど、よろしくお願いいたします。????‍♂️

前提・実現したいこと

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード（utils.py/preprocessing.py/train.py)

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

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