for i in range(len(emit_list)):
时间: 2024-04-03 11:34:46 浏览: 18
这是一个循环语句,它的含义是对于变量 emit_list 中的每一个元素,执行下面的代码块,其中 i 是循环变量,它的取值范围是 0 到 emit_list 的长度减一。可以使用下标访问 emit_list 中的元素,例如 emit_list[i] 就是第 i 个元素。这种循环方式常用于遍历列表或其他可迭代对象。
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def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat):#初始概率矩阵、转移概率矩阵和发射概率矩阵 init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items(): init_mat[key] = round(value/init_sum,3) for key,value in trans_mat.items(): cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist() for i in range(len(emit_list)): cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)请给这段代码每行代码加上详细注释
# 定义函数compute,接收初始概率矩阵、转移概率矩阵和发射概率矩阵作为参数
def compute(init_mat, trans_mat, emit_mat):
# 计算初始概率矩阵中所有值的和
init_sum = sum(init_mat.values())
# 将初始概率矩阵中的每个值除以总和,保留3位小数
for key, value in init_mat.items():
init_mat[key] = round(value / init_sum, 3)
# 对于转移概率矩阵中的每个值,计算该转移概率矩阵中对应行的所有值的和
for key, value in trans_mat.items():
cur_sum = sum(value.values())
# 如果该行所有值的和为0,则跳过
if cur_sum == 0:
continue
# 将该行所有值除以总和,保留3位小数
for i, j in value.items():
trans_mat[key][i] = round(j / cur_sum, 3)
# 将发射概率矩阵转换为列表形式
emit_list = emit_mat.values.tolist()
# 对于发射概率矩阵中的每个元素,计算该元素所在行的所有值的和
for i in range(len(emit_list)):
cur_sum = sum(emit_list[i])
# 如果该行所有值的和为0,则跳过
if cur_sum == 0:
continue
# 将该元素除以总和,保留3位小数
for j in range(len(emit_list[i])):
emit_mat.iloc[i, j] = round(emit_list[i][j] / cur_sum, 3)
请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1
这段代码主要实现了两个函数:`compute` 和 `markov`。下面是每一行代码的含义:
```python
def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat):
init_sum = sum(init_mat.values()) # 计算初始状态矩阵中出现的次数之和
for key,value in init_mat.items(): # 遍历初始状态矩阵
init_mat[key] = round(value/init_sum,3) # 将每个状态出现的概率计算出来,并保留三位小数
for key,value in trans_mat.items(): # 遍历转移概率矩阵
cur_sum = sum(value.values()) # 计算当前状态到其他状态的概率之和
if(cur_sum==0): # 如果概率和为0,则跳过
continue
for i,j in value.items(): # 遍历转移概率矩阵中的每个元素
trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) # 将当前状态到其他状态的概率计算出来,并保留三位小数
emit_list = emit_mat.values.tolist() # 将发射矩阵转换为列表
for i in range(len(emit_list)): # 遍历发射矩阵中的每一行
cur_sum = sum(emit_list[i]) # 计算当前状态发射出的所有可能性的概率之和
if (cur_sum == 0): # 如果概率和为0,则跳过
continue
for j in range(len(emit_list[i])): # 遍历发射矩阵中的每个元素
emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3) # 将当前状态发射出的每个可能性的概率计算出来,并保留三位小数
# iloc 在数据表中提取出相应的数据
def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):
list_all = txt.split(" ") # 将输入的文本按空格分割成词库
print("词库", list_all)
sentence = "".join(list_all) # 将词库中的所有词拼接成一个字符串
# 处理发射矩阵
original = [i for i in sentence] # 将字符串中的每个字符存储到列表 original 中
list_column = [0, 0, 0, 0] # 定义一个长度为4的列表
df_column = [column for column in emit_mat] # 将发射矩阵中的每一列存储到列表 df_column 中
for item in original: # 遍历 original 中的每个元素
if item not in df_column: # 如果当前元素不在 df_column 中
emit_mat[item] = list_column # 在发射矩阵中添加一个新的元素,并将其值初始化为列表 list_column
# 处理BMSE
single = [] # 定义一个空列表
for word in list_all: # 遍历词库中的每个词
word_tag = get_tag(word) # 调用函数 get_tag 对每个词进行词性标注
single.extend(word_tag) # 将每个词的标注结果添加到列表 single 中
BMES.append(single) # 将列表 single 添加到列表 BMES 中
print("BMES:", BMES)
item = single.copy() # 复制列表 single,将其存储到列表 item 中
first = item[0] # 将列表 item 中的第一个元素存储到变量 first 中
init_mat[first] += 1 # 将初始状态矩阵中第一个状态的出现次数加1
for i in range(len(item) - 1): # 遍历列表 item 中的每个元素(除了最后一个元素)
i1 = item[i] # 将当前元素存储到变量 i1 中
i2 = item[i + 1] # 将下一个元素存储到变量 i2 中
trans_mat[i1][i2] += 1 # 将状态 i1 到状态 i2 的转移次数加1
for i, j in zip(item, original): # 遍历列表 item 和列表 original 中的每个元素
emit_mat.loc[i, j] += 1 # 将状态 i 发射出字符 j 的次数加1
```
这些代码主要是为了实现 HMM 模型对文本进行分词,并标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。