請參考課本的 Regular Expression Tagger 將其正確率提升至 30% 以上 一律採用 Brown corpus, 但是分類不可以是 news
时间: 2023-12-06 17:43:30 浏览: 37
好的,我会尝试解释如何将 Regular Expression Tagger 的准确率提升至 30% 以上,并使用 Brown corpus 进行训练。同时,我们需要选择除了 news 类别以外的其他类别进行训练和测试。
首先,让我们回顾一下 Regular Expression Tagger 的工作原理。它使用一系列的正则表达式来匹配单词,并将它们标记为特定的词性。例如,我们可以使用正则表达式 `^[0-9]+$` 来匹配所有由数字组成的单词,并将它们标记为 "NUM"。
为了提高准确率,我们需要更好的正则表达式来匹配语料库中的单词。这可以通过分析语料库来确定哪些单词最常见,并为它们编写更准确的正则表达式来实现。
此外,我们还可以使用更高级的技术来改进标记器的准确率。例如,我们可以使用基于统计的方法,如隐马尔可夫模型(HMM)或条件随机场(CRF),来对单词进行标记。这些方法可以使用语料库中的上下文信息来更准确地确定单词的词性。
最后,我们需要选择正确的类别进行训练和测试。由于 Brown corpus 包含多个类别,我们需要选择除了 news 以外的其他类别进行训练和测试,以避免过拟合。我们可以使用 `fileids()` 方法来获取语料库中可用的所有类别,并选择除了 news 以外的其他类别进行训练和测试。
综上所述,通过改进正则表达式以及使用更高级的技术,以及选择正确的类别进行训练和测试,我们可以将 Regular Expression Tagger 的准确率提高至 30% 以上。
相关问题
帮我写一个代码請參考課本的 Regular Expression Tagger 將其正確率提升至 30% 以上 一律採用 Brown corpus, 但是分類不可以是 news
好的,让我们来编写这个代码。首先,我们需要导入一些必要的库和数据集:
```python
import nltk
from nltk.corpus import brown
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from nltk.tag import RegexpTagger
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.corpus import brown
nltk.download('brown')
nltk.download('punkt')
```
接下来,我们需要准备训练数据。由于题目要求不使用新闻类别,因此我们需要将 Brown Corpus 中的新闻类别排除在外:
```python
# 获取除新闻类别外的所有类别
categories = [category for category in brown.categories() if category != 'news']
# 从每个类别中随机选择100个句子来构建训练集
train_sents = []
for category in categories:
sents = brown.sents(categories=category)
train_sents += sents[:100]
```
然后,我们需要编写正则表达式来识别单词的词性。在这里,我们可以参考课本中的例子,但需要进行一些调整和改进,以提高识别的准确率:
```python
patterns = [
(r'^-?[0-9]+(.[0-9]+)?$', 'CD'), # 匹配数字
(r'.*(ate|ify|ise|ize)$', 'VB'), # 匹配动词
(r'(january|february|march|april|may|june|july|august|september|october|november|december)', 'NN'), # 匹配月份
(r'^((?![0-9]*\-[a-z]+|[a-z]+\-[0-9]*)[a-z\-]+)$', 'NN'), # 匹配名词
(r'.*', 'NN') # 默认为名词
]
regexp_tagger = RegexpTagger(patterns)
```
在这里,我们使用了一些常见的正则表达式模式来匹配数字、动词、月份和名词。此外,我们还使用了一个默认标记,即所有未匹配到其他模式的单词都标记为名词。
接下来,我们可以使用训练集中的句子来训练标记器:
```python
tagger = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=regexp_tagger)
```
在这里,我们使用了一个叫做 UnigramTagger 的标记器,它可以基于单个单词的出现频率来预测单词的词性。我们将正则表达式标记器作为后备标记器,以便在无法识别某个单词时使用。
最后,我们可以使用测试集来评估标记器的准确率:
```python
# 获取除新闻类别外的所有类别
categories = [category for category in brown.categories() if category != 'news']
# 从每个类别中随机选择10个句子来构建测试集
test_sents = []
for category in categories:
sents = brown.sents(categories=category)
test_sents += sents[-10:]
# 评估标记器准确率
accuracy = tagger.evaluate(test_sents)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这里,我们选择每个类别中的最后10个句子作为测试集,并计算标记器的准确率。如果准确率低于30%,我们可以尝试调整正则表达式模式,或者使用更复杂的标记器模型来提高准确率。
完整代码如下:
那么如何正确的加载averaged_perceptron_tagger呢
你可以通过以下代码来正确加载averaged_perceptron_tagger:
```
import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
```
这将下载并加载必要的文件来使用averaged_perceptron_tagger。