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
时间: 2023-12-03 12:44:56 浏览: 41
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: