对新闻语句“深航客机攀枝花机场遇险:机腹轮胎均疑受损,跑道灯部分损坏”使用HMM进行中文分词 步骤:
时间: 2023-05-29 07:02:29 浏览: 96
1. 将新闻语句转化为单个汉字,如“深航客机攀枝花机场遇险:机腹轮胎均疑受损,跑道灯部分损坏”转化为“深 航 客 机 攀 枝 花 机 场 遇 险 : 机 腹 轮 胎 均 疑 受 损 , 跑 道 灯 部 分 损 坏”
2. 将单个汉字按照词性标注为B(开头)、M(中间)或E(结尾),并加入其他可能的标记,如S(单独出现的词)、A(形容词)、D(副词)等。例如,“深”标记为B,因为它是词语“深航”的开头;“机”标记为B,因为它是词语“客机”的开头;“损”标记为E,因为它是词语“受损”的结尾。
3. 将汉字序列输入到HMM中进行分词。根据标记的序列,HMM可以确定汉字序列中的每个词语的开始和结束位置。
4. 输出分好词的结果,如“深航/客机/攀枝花/机场/遇险/:/机腹/轮胎/均/疑/受损/,/跑道/灯/部分/损坏”。
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对新闻语句“深航客机攀枝花机场遇险:机腹轮胎均疑受损,跑道灯部分损坏”使用HMM进行中文分词 步骤: 1.定义train函数,用于将初始概率、转移概率和发射概率写入JSON文件中(10分) 2.定义viterbi函数,用于实现维特比算法(10分) 3.定义cut函数实现分词(
10分) 4.编写主函数,调用train、viterbi和cut函数,分别对新闻语句进行分词(10分)
1.定义train函数,用于将初始概率、转移概率和发射概率写入JSON文件中:
import jieba
import json
from collections import defaultdict
from itertools import product
def train(corpus_file, model_file):
# 定义初始概率、转移概率和发射概率的字典
start_p, trans_p, emit_p = defaultdict(float), defaultdict(float), defaultdict(float)
# 统计词频
word_count = defaultdict(int)
# 统计标签出现次数
tag_count = defaultdict(int)
# 计算初始概率、转移概率和发射概率
prev_tag = ''
for line in open(corpus_file, encoding='utf-8'):
# 使用jieba进行分词
words = [word for word in jieba.cut(line.strip()) if word]
if not words:
continue
# 统计标签出现次数
tag_count[words[0]] += 1
for i, word in enumerate(words):
# 统计词频
word_count[word] += 1
# 计算初始概率
if i == 0:
start_p[word] += 1
# 计算发射概率
emit_p[f"{word}|{words[0]}"] += 1
# 计算转移概率
if i > 0:
trans_p[f"{words[i-1]}|{word}"] += 1
prev_tag = word
# 将概率写入JSON文件
model = {'start_p': start_p,
'trans_p': trans_p,
'emit_p': emit_p,
'tag_count': tag_count,
'total_word_count': sum(word_count.values()),
'word_count': dict(word_count)}
with open(model_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(model, ensure_ascii=False))
2.定义viterbi函数,用于实现维特比算法:
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
V = [{}]
path = {}
# 初始化第一个观测值
for y in states:
V[0][y] = start_p[y] * emit_p.get(f"{obs[0]}|{y}", 0)
path[y] = [y]
# 递推计算最大概率路径
for t in range(1, len(obs)):
V.append({})
newpath = {}
for y in states:
# 计算路径概率
max_prob, max_state = max((V[t-1][y0] * trans_p.get(f"{y0}|{y}", 0) * emit_p.get(f"{obs[t]}|{y}", 0), y0)
for y0 in states if V[t-1][y0] > 0)
V[t][y] = max_prob
newpath[y] = path[max_state] + [y]
path = newpath
# 计算最终路径概率和路径
(prob, state) = max((V[len(obs)-1][y], y) for y in states)
return (prob, path[state])
3.定义cut函数实现分词:
def cut(sentence, model_file):
# 加载概率文件
with open(model_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
model = json.loads(f.read())
start_p = model['start_p']
trans_p = model['trans_p']
emit_p = model['emit_p']
# 初始化状态集合
states = model['tag_count'].keys()
# 使用维特比算法进行分词
prob, pos_list = viterbi(sentence, states, start_p, trans_p, emit_p)
# 根据最大概率路径进行分词
seg_list = [pos_list[0]]
for i in range(1, len(pos_list)):
if pos_list[i].startswith('B-') or pos_list[i].startswith('S-'):
seg_list.append('/')
seg_list.append(pos_list[i])
# 返回分词结果
return ''.join(seg_list).replace(' ', '')
4.编写主函数,调用train、viterbi和cut函数,分别对新闻语句进行分词:
if __name__ == '__main__':
corpus_file = 'corpus.txt'
model_file = 'model.json'
# 训练模型
train(corpus_file, model_file)
# 对新闻语句进行分词
sentence = '深航客机攀枝花机场遇险:机腹轮胎均疑受损,跑道灯部分损坏'
seg_list = cut(sentence, model_file)
print(seg_list)
from PIL import Image import pytesseract import os os.chdir(r"D:/python/yequbiancheng/深航") pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:/Tesseract-OCR/tesseract.exe" text = pytesseract.image_to_string(Image.open("100.jpg"), lang = "chi_sim") print(text)
这段代码使用了Python的PIL库和pytesseract库来进行图片文字识别,它的具体流程如下:
1. 导入所需的库:从PIL库中导入Image模块,从pytesseract库中导入image_to_string函数。
2. 设置工作路径:使用os库中的chdir函数将当前工作路径设置为指定路径,即包含待识别图片的路径。
3. 设置Tesseract-OCR路径:使用pytesseract库中的pytesseract模块,设置Tesseract-OCR所在路径。
4. 进行图片文字识别:使用pytesseract库中的image_to_string函数,将待识别的图片作为参数传入,并指定识别语言为中文简体。
5. 输出识别结果:将识别结果打印输出。
需要注意的是,该代码需要先安装Tesseract-OCR,并将其路径配置到pytesseract库中,才能正常进行图片文字识别。同时,该代码只能识别图片中的中文简体字符。