请写出一个 python实现机器翻译算法的代码
时间: 2024-03-27 15:38:25 浏览: 15
以下是一个基于统计机器翻译的简单机器翻译算法的 Python 代码实现。该算法使用了一个基于短语的翻译模型和一个基于语言模型的调序模型,可以将源语言的文本翻译成目标语言的文本。
```python
import numpy as np
import collections
# 短语翻译模型
class PhraseTranslationModel():
def __init__(self, src_corpus, tgt_corpus):
self.src_corpus = src_corpus
self.tgt_corpus = tgt_corpus
self.trans_dict = collections.defaultdict(lambda: collections.defaultdict(float))
self.trans_total = collections.defaultdict(float)
# 训练短语翻译模型
def train(self):
for i in range(len(self.src_corpus)):
src_sent = self.src_corpus[i]
tgt_sent = self.tgt_corpus[i]
for src_phrase in src_sent:
for tgt_phrase in tgt_sent:
self.trans_dict[src_phrase][tgt_phrase] += 1.0
self.trans_total[src_phrase] += 1.0
# 翻译单个句子
def translate(self, src_sent):
tgt_sent = []
for src_phrase in src_sent:
best_tgt_phrase = max(self.trans_dict[src_phrase], key=lambda x: self.trans_dict[src_phrase][x])
tgt_sent.append(best_tgt_phrase)
return tgt_sent
# 调序模型
class OrderModel():
def __init__(self, src_corpus, tgt_corpus):
self.src_corpus = src_corpus
self.tgt_corpus = tgt_corpus
self.order_counts = collections.defaultdict(int)
self.order_total = collections.defaultdict(int)
# 训练调序模型
def train(self):
for i in range(len(self.src_corpus)):
src_sent = self.src_corpus[i]
tgt_sent = self.tgt_corpus[i]
for j in range(len(src_sent)):
for k in range(len(tgt_sent)):
if src_sent[j] in tgt_sent[k]:
self.order_counts[(j, k)] += 1
self.order_total[j] += 1
# 计算调序概率
def order_prob(self, src_sent, tgt_sent):
prob = 1.0
for j in range(len(src_sent)):
best_k = max(range(len(tgt_sent)), key=lambda k: self.order_counts[(j, k)] / self.order_total[j])
prob *= self.order_counts[(j, best_k)] / self.order_total[j]
return prob
# 机器翻译模型
class TranslationModel():
def __init__(self, src_corpus, tgt_corpus):
self.src_corpus = src_corpus
self.tgt_corpus = tgt_corpus
self.phrase_trans_model = PhraseTranslationModel(src_corpus, tgt_corpus)
self.order_model = OrderModel(src_corpus, tgt_corpus)
self.phrase_trans_model.train()
self.order_model.train()
# 翻译单个句子
def translate(self, src_sent):
src_phrases = [src_sent[i:j] for i in range(len(src_sent)) for j in range(i+1, len(src_sent)+1)]
tgt_phrases = [self.phrase_trans_model.translate([src_phrase])[0] for src_phrase in src_phrases]
tgt_sent = tgt_phrases[0]
for i in range(1, len(tgt_phrases)):
cur_prob = self.order_model.order_prob(src_sent, tgt_sent + [tgt_phrases[i]])
prev_prob = self.order_model.order_prob(src_sent, tgt_sent)
if cur_prob > prev_prob:
tgt_sent.append(tgt_phrases[i])
return tgt_sent
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
src_corpus = [['我', '喜欢', '吃', '苹果'], ['你', '看', '起来', '很', '累']]
tgt_corpus = [['I', 'like', 'apples'], ['You', 'look', 'tired']]
model = TranslationModel(src_corpus, tgt_corpus)
src_sent = ['我', '喜欢', '吃', '苹果']
tgt_sent = model.translate(src_sent)
print(' '.join(tgt_sent))
```
这个代码实现的机器翻译算法是一个基于统计机器翻译的简单算法,其翻译效果可能不如现代的神经机器翻译算法。但这个实现可以帮助理解机器翻译算法的原理和流程。