Wir verwenden die Textdatei „big.txt“ von Peter Norvig als Beispieldatensatz. Dieser Datensatz enthält eine große Anzahl von Wörtern aus englischen Artikeln, und die Groß- und Kleinschreibung wurde zur Kleinschreibung vereinheitlicht. Wir müssen die Datei Zeile für Zeile lesen und die Re-Bibliothek in Python für die vorläufige Verarbeitung des Textes verwenden:
import re
# 读取文本并进行预处理
with open('big.txt') as f:
texts = f.readlines()
# 清洗数据，去掉数字和标点符号
words = []
for t in texts:
words += re.findall(r'\w+', t.lower())Wir müssen ein Bayes'sches Netzwerk aufbauen, um die Aufgabe der Rechtschreibprüfung zu bewältigen. Das Netzwerk enthält 3 Knoten: verborgener Zustand (richtige Schreibweise), falsche Beobachtung und richtige Beobachtung. Der implizite Zustand ist der kausale Knoten, und der falsche Beobachtungsknoten und der richtige Beobachtungsknoten hängen direkt vom impliziten Zustandsknoten ab.
Das Folgende ist der Code zum Aufbau des Bayes'schen Netzwerks:
from pomegranate import *
# 建立隐因节点
correct_spell = State(DiscreteDistribution(dict.fromkeys(words, 1)), name='Correct_Spelling')
# 建立观察节点（错误拼写和正确拼写）
letter_dist = {}
for w in words:
for l in w:
if l not in letter_dist:
letter_dist[l] = len(letter_dist)
error_spelling = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Error_Spelling')
correct_spelling_observed = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Correct_Spelling_Observed')
# 建立连边关系
model = BayesianNetwork('Spelling Correction')
model.add_states(correct_spell, error_spelling, correct_spelling_observed)
model.add_edge(correct_spell, error_spelling)
model.add_edge(correct_spell, correct_spelling_observed)
model.bake()Nachdem die Daten fertig sind, können wir mit dem Training des Bayes'schen Netzwerks beginnen. Während des Trainings müssen wir Netzwerkparameter basierend auf beobachteten Daten schätzen.
Das Folgende ist der Code zum Trainieren des Bayes'schen Netzwerks:
# 利用语料库训练贝叶斯网络
for word in words:
model.predict(word)
# 打印结果（即每个字母在不同位置出现的统计概率）
print(error_spelling.distribution.parameters[0])Aus den im obigen Code generierten Ergebnissen können wir ersehen, dass das Bayes'sche Netzwerk während des Trainingsprozesses besser sein kann, indem die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Anzahl der Vorkommen gelernt wird verschiedene Buchstaben in Wörtern in den Beispieldaten Erfassen Sie die korrekte grammatikalische Struktur englischer Wörter.
Nach Abschluss des Trainings können wir den optimalen Pfad durch das Bayes'sche Netzwerk finden und den Viterbi-Algorithmus zur Rechtschreibkorrektur verwenden.
Hier ist der Code zum Testen des Bayes'schen Netzwerks:
from pomegranate import * # 定义输入单词 test_word = 'speling' # 将输入单词转换为列表 letters = list(test_word) # 遍历该输入单词中的所有字母，并将每个字母的错误概率加起来（实际上就是计算“错误观察”节点的联合概率） error_prob = sum([error_spelling.distribution.probability(l) for l in letters]) # 构建“正确观察”节点的联合概率矩阵 correct_prob = [[''.join(letters[k:j]) for j in range(k+1, len(letters)+1)] for k in range(len(letters))] # 利用Viterbi算法查找最优路径（即最可能的正确单词） corrected_word = max(model.viterbi(correct_prob)[1], key=lambda x: x[1])[0] # 打印结果 print('Original word:', test_word) print('Corrected word:', corrected_word)
Im obigen Code konvertieren wir die eingegebenen Wörter in eine Liste von Zeichen und iterieren darüber. Anschließend wird die Summe der Fehlerwahrscheinlichkeiten für alle Zeichen berechnet und eine gemeinsame Wahrscheinlichkeitsmatrix „richtig beobachteter“ Knoten erstellt. Abschließend wird der Viterbi-Algorithmus verwendet, um den optimalen Pfad (also das Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit) zu finden und als Ergebnis der automatischen Korrektur auszugeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die Python-Granatapfelbibliothek, um eine Rechtschreibprüfung basierend auf dem Bayes'schen Netzwerk zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
