我有一个已经名为“cnl_done.txt”的用空格分好词的文本,要用n元模型再对其进行分词,最后将分词结果输出为一个txt文件,你能给我代码吗
时间: 2024-02-05 19:11:47 浏览: 27
当然,我可以给你一个Python的代码示例。以下是一个基于nltk库的n元分词器:
```python
import nltk
from nltk.util import ngrams
# 读取已经分好词的文本
with open('cnl_done.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 将文本转换为词语列表
words = text.split()
# 将词语列表转换为n元组列表
n = 2 # 设置n元模型的n值
ngrams_list = list(ngrams(words, n))
# 将n元组列表中的每个元组转换为字符串,并用空格连接
ngrams_str_list = [' '.join(ngram) for ngram in ngrams_list]
# 将结果写入文件
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('\n'.join(ngrams_str_list))
```
该代码将读取名为“cnl_done.txt”的文件,并将其转换为词语列表。然后,该代码将生成n元组列表,并将其转换为字符串列表。最后,该代码将结果写入名为“output.txt”的文件中。你可以根据需要修改参数n的值来指定不同的n元模型的n值。
相关问题
我有一个已经名为“cnl_done.txt”的用空格分好词的文本,要用n元模型再对其进行分词,你能给我代码吗
当使用n元模型时,我们将文本分成n个词块。然后,我们可以使用这些词块来预测下一个单词。在这个过程中,我们可以使用n-1个词块来预测下一个词块,从而得到一个n元模型。
以下是一个示例代码,使用n元模型对已分好词的文本进行分词:
```python
import re
# 读取已分好词的文本
with open('cnl_done.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
# 将文本分成单词列表
words = re.findall(r'\w+', text)
# 定义n元模型的n值
n = 3
# 创建n元字典
ngrams = {}
for i in range(len(words)-n+1):
ngram = ' '.join(words[i:i+n-1])
next_word = words[i+n-1]
if ngram not in ngrams.keys():
ngrams[ngram] = []
ngrams[ngram].append(next_word)
# 预测下一个单词
current_ngram = ' '.join(words[:n-1])
for i in range(100):
if current_ngram not in ngrams.keys():
break
possible_words = ngrams[current_ngram]
next_word = possible_words[0]
print(next_word, end=' ')
current_ngram = ' '.join(words[i+1:i+n-1] + [next_word])
```
这段代码创建一个3元模型,并输出接下来的100个预测单词。你可以根据需要调整n值和预测单词的数量。
def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化,找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max
这个函数中包括了使用 xgboost 进行交叉验证、贝叶斯优化和训练模型的过程。在这个函数中,你需要传入 7 个参数,分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`。
这个函数首先读入训练数据,然后对数据进行预处理,包括删除某些列和分割数据集。接下来,它将使用 xgboost 提供的 `xgb.cv()` 函数进行交叉验证,并返回最优模型的 rmse 值。然后,它定义了超参数的范围,并使用贝叶斯优化算法寻找最优超参数。最后,它训练了一个 xgboost 模型,并将其保存到文件中。
你可以按照以下方式调用该函数,并传入所需的 7 个参数的值:
```
params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8)
```
其中,你可以根据你的具体需求,设置这些参数的值,以得到最佳的 xgboost 模型。
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