最大似然来计算转移概率的代码演示
时间: 2023-04-12 18:00:25 浏览: 59
以下是一个简单的最大似然算法来计算转移概率的代码演示:
```python
from collections import defaultdict
def train_bigram(corpus):
# 初始化字典
bigram_counts = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
unigram_counts = defaultdict(int)
# 统计词频
for sentence in corpus:
for i in range(len(sentence)):
unigram_counts[sentence[i]] += 1
if i == 0:
bigram_counts['<s>'][sentence[i]] += 1
else:
bigram_counts[sentence[i-1]][sentence[i]] += 1
bigram_counts[sentence[-1]]['</s>'] += 1
# 计算转移概率
bigram_probs = defaultdict(lambda: defaultdict(float))
for prev_word, next_words in bigram_counts.items():
total_count = sum(next_words.values())
for next_word, count in next_words.items():
bigram_probs[prev_word][next_word] = count / total_count
return bigram_probs
```
这段代码实现了一个简单的 bigram 模型,用于计算转移概率。给定一个语料库,该函数会统计每个单词出现的次数,并计算相邻两个单词之间的转移概率。