针对统计的语言模型，计算给定字符串在该语言模型下的成立的概率python代码

可以使用Python中的nltk库来实现统计的语言模型，并计算给定字符串在该语言模型下的概率。具体实现代码如下：

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.lm import MLE
from nltk.lm.preprocessing import padded_everygram_pipeline

# 训练数据，假设有一个名为corpus的语料库
train_data, vocab = padded_everygram_pipeline(2, corpus)

# 构建统计语言模型
model = MLE(2) # 2表示使用bigram模型
model.fit(train_data, vocab)

# 计算给定字符串 "my name is john" 在该语言模型下的成立概率
test_sentence = "my name is john"
test_data = word_tokenize(test_sentence.lower())
prob = model.perplexity(test_data)

print("The probability of sentence '{}' is: {}".format(test_sentence, prob))

该代码会输出给定字符串 "my name is john" 在该语言模型下的成立概率。

相关问题

针对统计的n-gram语言模型，计算给定字符串在该语言模型下的成立的概率python代码

可以使用Python NLTK库实现n-gram语言模型的计算，并计算给定字符串在该模型下的成立概率。

以下是示例代码：

import nltk

# 读取文本文件
text = open('sample_text.txt').read()

# 使用nltk的ngrams函数生成1-gram、2-gram、3-gram
ngrams = nltk.ngrams(text.split(), n=3)

# 使用FreqDist函数生成频率统计结果
freq_dist = nltk.FreqDist(ngrams)

# 计算给定字符串在n-gram语言模型下的概率
test_sentence = 'This is a test sentence'
test_ngrams = list(nltk.ngrams(test_sentence.split(), n=3))
probability = 1.0
for ngram in test_ngrams:
    count = freq_dist[ngram]
    probability *= count / freq_dist.N()
print('The probability of the sentence is:', probability)

请注意，此代码仅为示例，你需要对其进行修改，以符合你的具体需求。

Ts语言，判别某字段包含几个给定字符串的代码

以下是一个 TypeScript 函数示例，可以用于判断一个字符串中包含了多少个给定的子字符串：

function countSubstrings(str: string, substrings: string[]): number {
  let count = 0;
  for (const substring of substrings) {
    const regex = new RegExp(substring, 'g');
    count += (str.match(regex) || []).length;
  }
  return count;
}

这个函数接受两个参数：一个字符串 `str`，和一个字符串数组 `substrings`，表示需要检查的子字符串列表。函数内部使用一个循环遍历 `substrings` 数组，针对每一个子字符串使用正则表达式进行全局匹配，再将匹配到的结果数量累加到 `count` 变量中。最终返回 `count` 的值。