基于大间隔马尔可夫网络的句法分析，直接写python完整代码

基于大间隔马尔可夫网络的句法分析可以使用 Viterbi 算法来实现。

Viterbi 算法是一种动态规划算法，可以用于找到最可能的路径，在这种情况下，就是找到最可能的句法树。

下面是一个基于 Viterbi 算法的句法分析器的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 定义状态转移矩阵
transition_probability = np.array([[0.7, 0.3],
                                   [0.4, 0.6]])

# 定义观测概率矩阵
emission_probability = np.array([[0.5, 0.4, 0.1],
                                 [0.1, 0.3, 0.6]])

# 定义初始状态概率
initial_probability = np.array([0.6, 0.4])

# 定义观测序列
observations = [0, 1, 2]

# 定义所有可能的状态
states = ["Rainy", "Sunny"]

# 定义 Viterbi 算法函数
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
    V = [{}]
    path = {}
    
    # 初始化初始状态
    for y in states:
        V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
        path[y] = [y]
    
    # 递推计算所有状态的最大概率
    for t in range(1, len(obs)):
        V.append({})
        newpath = {}
        
        for y in states:
            (prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
            V[t][y] = prob
            newpath[y] = path[state] + [y]
            
        # 不断更新最优路径
        path = newpath
        
    # 返回最优路径
    (pro