print(f'句子:"{sentence}"的概率为: {probability:.3g}')什么作用

这行代码的作用是将一个字符串（变量名为 `sentence`）和一个浮点数（变量名为 `probability`）格式化输出到控制台上。其中，字符串被插入到大括号 `{}` 中，而浮点数则使用了格式化字符串中的 `.3g`，表示输出三位有效数字的科学计数法（如果数值小于1，则用小数的形式输出；如果数值大于等于1，则用科学计数法输出）。这个代码的作用是用来输出一个模型对于输入句子的预测概率。

相关问题

import jieba #语料句子 sentence_ori="研究生物很有意思。他大学时代是研究生物的。生物专业是他的首选目标。他是研究生。" #测试句子 sentence_test=input() #任务：完成对2-gram模型的建立，计算测试句子概率并输出结果

`jieba`是一个非常流行的Python库，用于中文分词。在这个例子中，你正在使用它来进行文本预处理，特别是在自然语言处理的任务中，比如构建基于二元组（2-gram）的语言模型。

首先，你需要导入`jieba`库，并将原始句子（sentence_ori）和待测试的句子（sentence_test）作为输入。对于2-gram模型，我们需要统计每个连续的两个词语组合（如“研究”和“生物”，“生物”和“很”等）在给定语料库中的出现频率。

要完成这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. **分词**：使用`jieba.lcut(sentence)`或`jieba.cut(sentence, cut_all=False)`对句子进行分词，得到词语列表。

2. **创建2-gram模型**：遍历分词后的词语列表，记录每个连续的两个词语对作为键，频数作为值。例如，可以使用字典（dict）来存储这种信息。

import collections

# 初始化空的2-gram字典
bigram_dict = collections.defaultdict(int)

# 对每个句子进行处理
for i in range(len(sentence_split) - 1):
    bigram = tuple(sentence_split[i:i+2])
    bigram_dict[bigram] += 1

3. **计算测试句子的概率**：对于测试句子中的每个2-gram，如果在训练语料中找到，则将其概率更新为在训练语料中的频率除以总词对次数；如果没有，则默认概率为0。

def calculate_probability(test_sentence, bigram_dict):
    probability_sum = 0
    test_bigrams = list(zip(*[test_sentence[i:] for i in range(2)]))
    
    for test_bigram in test_bigrams:
        if test_bigram in bigram_dict:
            probability_sum += bigram_dict[test_bigram]
    
    return probability_sum / sum(bigram_dict.values()) if sum(bigram_dict.values()) else 0

sentence_test = input()
probability = calculate_probability(sentence_test, bigram_dict)
print("测试句子的概率为:", probability)

#语料句子 sentence_ori="研究生物很有意思。他大学时代是研究生物的。生物专业是他的首选目标。他是研究生。" #测试句子 sentence_test=input() #任务：完成对2-gram模型的建立，计算测试句子概率并输出结果,实现代码

在中国，建立二元格（bi-gram）语言模型通常用于自然语言处理任务中，如文本生成、机器翻译等。对于给定的句子，2-gram模型假设当前词的概率是由前一词直接决定的，即P(w_t|w_{t-1})。

假设我们有一段训练数据，包含了"研究生物"这样的序列，并记录了每个连续两个词组合的频率。对于输入的测试句子`sentence_test`，首先需要将其拆分为单词列表，然后逐个计算每个连续词对的条件概率。

from collections import defaultdict

def train_2gram_model(sentences):
    model = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
    for sentence in sentences:
        words = sentence.split()
        for i in range(1, len(words)):
            prev_word, curr_word = words[i-1], words[i]
            model[prev_word][curr_word] += 1
    return model

def calculate_probability(model, test_sentence):
    words = test_sentence.split()
    prob = 1.0
    for word in words[1:]:
        if word in model[words[-2]]:
            prob *= model[words[-2]][word] / model[words[-2]].get(total_count, 1)
        else:
            prob = 0.0  # 如果遇到不在训练数据中出现的词，则概率为0
            break
    return prob

# 使用训练数据训练模型
sentences = [sentence_ori]
model = train_2gram_model(sentences)

# 对测试句子计算概率
test_sentence = sentence_test
probability = calculate_probability(model, test_sentence)
print(f"测试句子'{test_sentence}'在2-gram模型下的概率为: {probability}")

在这个例子中，`total_count`通常是指每个前缀词的所有后续词的数量，用作分母保证概率的合理性。注意，这个简化的实现未考虑平滑技术来处理罕见词或无频次词。