python 英文语料联想

根据引用中的描述，使用Python编程可以进行语料数据的预处理，包括抽取文本内容、分句和去除非中文字符等步骤。然后，可以计算每个汉字的出现频次，并计算当前汉字与其前面的汉字共同出现的频数和频率。接下来，可以建立输入拼音与汉字的匹配关系，并构造输入拼音对应汉字的隐马尔科夫模型。最后，使用维特比算法求解，得到概率最大的一个“字链”，从而形成输出的句子。这样可以实现对英文语料的联想。

另外，引用提到了使用2016年2月至11月的新浪新闻语料数据进行模型训练，通过对每一条新闻进行分句的方式进行训练。这样可以得到更加准确的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用Python写一个拼音输入法](https://blog.csdn.net/weixin_30952479/article/details/113987443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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