Peter Norvig의 "big.txt" 텍스트 파일을 샘플 데이터 세트로 사용합니다. 본 데이터 세트에는 영어 기사의 단어가 다수 포함되어 있으며, 대문자와 소문자를 소문자로 통일하였습니다. 파일을 한 줄씩 읽고 텍스트의 사전 처리를 위해 Python의 re 라이브러리를 사용해야 합니다.
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())맞춤법 검사기 작업을 처리하려면 베이지안 네트워크를 구축해야 합니다. 숨겨진 상태(올바른 철자), 잘못된 관찰, 올바른 관찰의 3개 노드를 포함합니다. 암시적 상태는 원인 노드이며, 잘못된 관찰 노드와 올바른 관찰 노드는 암시적 상태 노드에 직접적으로 의존합니다.
다음은 베이지안 네트워크를 구축하는 코드입니다.
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()데이터가 준비되면 베이지안 네트워크 학습을 시작할 수 있습니다. 훈련 중에 관찰된 데이터를 기반으로 네트워크 매개변수를 추정해야 합니다.
다음은 베이지안 네트워크 학습을 위한 코드입니다.
# 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])위 코드에서 생성된 결과에서 학습 과정에서 발생 횟수의 확률 분포를 학습하면 베이지안 네트워크가 더 좋아질 수 있음을 알 수 있습니다. 샘플 데이터에서 단어의 다른 문자 영어 단어의 올바른 문법 구조를 캡처합니다.
학습이 완료된 후 베이지안 네트워크를 사용하고 Viterbi 알고리즘을 사용하여 맞춤법 교정을 위한 최적의 경로를 찾을 수 있습니다.
베이지안 네트워크를 테스트하는 코드는 다음과 같습니다.
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)
위 코드에서는 입력 단어를 문자 목록으로 변환하고 반복합니다. 그런 다음 모든 문자에 대한 오류 확률의 합이 계산되고 "정확하게 관찰된" 노드의 결합 확률 매트릭스가 구성됩니다. 마지막으로 Viterbi 알고리즘을 이용하여 최적의 경로(즉, 확률이 가장 높은 단어)를 찾아 자동수정 결과로 출력한다.
위 내용은 Python 석류 라이브러리를 사용하여 베이지안 네트워크 기반 맞춤법 검사기를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!