init_mat = {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0} trans_mat = {'B': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'M': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'E': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'S': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}} BMES = [] emit_mat = pd.DataFrame(index=['B','M','E','S'])加上注释
时间: 2023-09-28 16:14:13 浏览: 30
这段代码是在初始化一个用于中文分词的HMM模型所需的一些矩阵和变量。其中,init_mat是一个字的状态的初始概率矩阵,包括四种状态:B(词开头),M(词中间),E(词结尾)和S(单字成词)。trans_mat是状态转移概率矩阵,表示从一个状态转移到另一个状态的概率。BMES是一个包含四种状态的列表,表示一个字可以处于哪种状态。emit_mat是发射概率矩阵,表示在某个状态下,某个字被发射的概率。这些矩阵和变量是用于构建HMM模型的重要元素。
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if __name__ == "__main__": BMES = [] print("正在读取本地模型矩阵...") with open(r'01/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) with open(r'01/trans_mat.pkl', "rb") as f1: init_trans_mat = np.array(list(pickle.load(f1).values())) with open(r'01/emit_mat.pkl', "rb") as f2: init_emit_mat = pickle.load(f2) catalog = list(init_emit_mat) trans_mat = [] emit_mat = [] hidden_state = ["B", "M", "E", "S"] for item in init_trans_mat: trans_mat.append(np.array(list(item.values()))) for i in hidden_state: emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))) emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1) print("读取模型矩阵成功!") print("目前模型的汉字库",catalog)请给这段代码的每行代码加上详细注释
```
if __name__ == "__main__":
# 定义 BMES 列表
BMES = []
# 打印提示语句
print("正在读取本地模型矩阵...")
# 读取模型中的初始概率矩阵 init_mat
with open(r'01/init_mat.pkl', "rb") as f0:
init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values()))
# 读取模型中的状态转移矩阵 init_trans_mat
with open(r'01/trans_mat.pkl', "rb") as f1:
init_trans_mat = np.array(list(pickle.load(f1).values()))
# 读取模型中的发射概率矩阵 init_emit_mat 和汉字库 catalog
with open(r'01/emit_mat.pkl', "rb") as f2:
init_emit_mat = pickle.load(f2)
catalog = list(init_emit_mat)
# 定义转移矩阵 trans_mat 和发射矩阵 emit_mat
trans_mat = []
emit_mat = []
# 定义隐状态集合
hidden_state = ["B", "M", "E", "S"]
# 将 init_trans_mat 转化为列表形式
for item in init_trans_mat:
trans_mat.append(np.array(list(item.values())))
# 将 init_emit_mat 中的每个状态的发射概率转化为列表形式
for i in hidden_state:
emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i])))
# 将发射矩阵 emit_mat 转化为 NumPy 数组形式
emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1)
# 打印提示语句和汉字库
print("读取模型矩阵成功!")
print("目前模型的汉字库",catalog)
```
这段代码的作用是读取本地保存的隐马尔可夫模型(HMM)的参数矩阵,并将其转化为程序中可用的格式。
首先,定义了一个 BMES 列表。接下来,通过打开三个文件,分别读取了初始概率矩阵 init_mat、状态转移矩阵 init_trans_mat 和发射概率矩阵 init_emit_mat,并将这些数据转化为 NumPy 数组或列表形式存储(其中,init_trans_mat 中的每个元素是一个包含状态转移概率的字典)。此外,还提取了 init_emit_mat 中的“汉字库” catalog,即所有可能出现的汉字。
接下来,将 init_trans_mat 转化为列表形式 trans_mat,其中每个元素是一个 NumPy 数组,表示某个状态到其他状态的转移概率。再将 init_emit_mat 中的每个状态的发射概率转化为列表形式 emit_mat,其中每个元素也是一个 NumPy 数组,表示某个状态发射某个汉字的概率。最后,将 emit_mat 转化为 NumPy 数组形式,同时打印出汉字库 catalog 和提示语句。
给下面代码加上注释trans_mat = [] emit_mat = [] hidden_state = ["B", "M", "E", "S"] for item in init_trans_mat: trans_mat.append(np.array(list(item.values()))) for i in hidden_state: emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))) emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1)
# 初始化转移矩阵和发射矩阵为空列表
trans_mat = []
emit_mat = []
# 定义隐藏状态列表
hidden_state = ["B", "M", "E", "S"]
# 循环遍历初始转移矩阵
for item in init_trans_mat:
# 将字典的值转换为数组,并添加到转移矩阵中
trans_mat.append(np.array(list(item.values())))
# 循环遍历隐藏状态列表
for i in hidden_state:
# 获取对应的发射概率,并将其转换为数组
emit_prob = np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))
# 将发射概率数组添加到发射矩阵中
emit_mat.append(emit_prob)
# 将发射矩阵转换为二维数组,并重置其形状为(4, -1)
emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1)
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