序列前向浮动搜索python使用互信息

前向浮动搜索是一种常用的序列标注算法，它可以结合互信息作为特征来进行标注。以下是使用互信息进行前向浮动搜索的示例代码：

import math

# 计算两个字符的互信息
def mutual_info(c1, c2, s):
    p1 = s.count(c1) / len(s)
    p2 = s.count(c2) / len(s)
    p12 = s.count(c1 + c2) / len(s)
    if p1 == 0 or p2 == 0 or p12 == 0:
        return 0
    return p12 * math.log2(p12 / (p1 * p2))

# 前向浮动搜索
def forward_float_search(s):
    N = len(s)
    tags = ['O'] * N
    for i in range(N):
        best_tag = ''
        best_score = float('-inf')
        for tag in ['B', 'I', 'O']:
            score = 0
            if i == 0:
                score += mutual_info(tag, s[i], s)
            elif tags[i-1] == 'O':
                score += mutual_info(tag, s[i], s)
            else:
                score += mutual_info(tag, s[i], s) + mutual_info(tags[i-1] + tag, s[i-1:i+1], s)
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_tag = tag
        tags[i] = best_tag
    return tags

# 测试
s = '我爱自然语言处理'
tags = forward_float_search(s)
print(s)
print(tags)

在上述代码中，我们定义了一个 `mutual_info` 函数来计算两个字符的互信息。然后使用前向浮动搜索算法来进行标注。在每个位置上，我们枚举可能的标注，然后根据当前位置和前一个位置的标注计算得分。得分最高的标注即为当前位置的标注。最后返回标注序列。

注意，这里我们使用的是简单的互信息计算方式，实际上可以使用更复杂的方法，例如条件互信息、点互信息等。同时，这里的前向浮动搜索算法也可以根据需要进行修改，例如添加后向浮动搜索、Beam Search等优化。