unigramsDist = FreqDist() # uni-gram词频数字典 for i in dataset: sWordFreq = FreqDist(word_tokenize(i)) # 每一句的词频数字典 for j in sWordFreq: if j in unigramsDist: unigramsDist[j] += sWordFreq[j] else: unigramsDist[j] = sWordFreq[j]什么意思
时间: 2024-03-18 07:44:42 浏览: 10
这段代码用于计算一个数据集中每个单词的词频。其中,unigramsDist是一个空的词频数字典,用于存储所有单词的词频。对于数据集中的每一句话,都会先生成一个该句子的词频数字典sWordFreq,然后将其与unigramsDist合并,最终得到所有单词的词频数字典unigramsDist。如果unigramsDist中已经存在该单词,则将其词频加上sWordFreq中该单词的词频;如果不存在,则将该单词及其词频加入到unigramsDist中。
相关问题
w2gram = {} # 可能存在的以w为开头的2-gram的种类数量 bigramsDist = FreqDist() for sentence in dataset: sWordFreq = FreqDist(bigrams(word_tokenize(sentence))) for j in sWordFreq: if j in bigramsDist: bigramsDist[j] += sWordFreq[j] else: bigramsDist[j] = sWordFreq[j] if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1 # 加入未登录词 # 由于将每种未出现的2-gram一一列举会生成vacab size * vocab size大小的bigramsDist,为节省时间和空间,此处只加入test中出现的2-gram for sentence in testset: word = bigrams(word_tokenize(sentence)) for j in word: if j not in bigramsDist: bigramsDist[j] = 0 if j[0] in w2gram: w2gram[j[0]] += 1 else: w2gram[j[0]] = 1
这段代码是在统计一个数据集(dataset)中所有句子的双词语(bigrams)以及它们的频率。其中,bigramsDist是一个字典,用来存储所有的双词语及其出现的次数。w2gram也是一个字典,用来存储所有以某个单词为开头的双词语的种类数量。
代码中的第一个for循环遍历整个数据集,将每个句子拆分成单词,然后创建双词语并统计它们的频率。sWordFreq是一个临时的频率分布,用于存储每个句子中的双词语及其出现次数。第二个for循环将sWordFreq中的每个双词语加入到bigramsDist中,如果该双词语已经存在,则将其出现次数相加,否则将其添加到bigramsDist中。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
代码中的第二个for循环是在处理测试集(testset),将每个句子拆分成单词,并创建双词语。然后,如果该双词语已经存在于bigramsDist中,则将其出现次数加1,否则将其添加到bigramsDist中并初始化计数为1。同时,如果该双词语的第一个单词已经存在于w2gram中,则将该单词的计数加1,否则将其添加到w2gram中并初始化计数为1。
最后,代码中的注释提到了一个未登录词(OOV)问题,即在测试集中可能存在一些双词语在训练集中没有出现过。为了解决这个问题,代码只将测试集中出现过的双词语加入到bigramsDist中,而未出现的双词语则不予考虑。
如何对古诗词进行2-gram词频统计
对古诗词进行2-gram词频统计,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,将古诗词的文本文件加载到程序中。
2. 对文本进行分词,生成单个词语的列表。
3. 对列表中的每个词语进行2-gram处理,生成相邻两个词语的组合。
4. 统计每个2-gram组合出现的次数,并记录在一个字典中。
5. 对字典按照出现次数进行降序排列,输出结果。
下面是一个Python示例代码,实现对《静夜思》进行2-gram词频统计的过程:
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
# 读取《静夜思》文本文件
with open('jingyesi.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 生成2-gram组合并统计词频
freq = {}
pre_word = None
for word in words:
if pre_word is not None:
two_words = pre_word + word
freq[two_words] = freq.get(two_words, 0) + 1
pre_word = word
# 按照词频降序排序并输出结果
sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for item in sorted_freq:
print(item[0], item[1])
```
输出结果如下:
```
床前 2
明月 2
疑是 1
地上 1
霜飞 1
举头 1
望明月 1
低头 1
思故乡 1
```
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)