编写一个基于HMM的词性标注程序。 1、 利用结巴对CDIAL-BIAS-race文件进行分词与词性标注,将语料分成测试集与训练集(一般为1:4的比例)。 2、 在训练集上统计HMM中初始概率、发射概率、转移概率估算所需的参数。

时间: 2024-03-26 12:34:34 浏览: 62
好的,我明白了你的问题。首先,需要明确一下 HMM 词性标注的流程: 1. 利用分词工具(如结巴)对语料进行分词和词性标注,得到带有词性标注的训练集和测试集。 2. 在训练集上统计每个词性的出现次数,以及每个词性之间的转移次数,从而得到转移概率矩阵。 3. 在训练集上统计每个词性下每个单词出现的次数,从而得到发射概率矩阵。 4. 对于测试集中的每个句子,利用 Viterbi 算法计算其最可能的词性序列。 下面是 Python 代码实现: 1. 利用结巴对 CDIAL-BIAS-race 文件进行分词和词性标注,将语料分成测试集和训练集: ```python import jieba.posseg as pseg import random # 读取语料文件 with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 分词并标注词性 corpus = [] for line in lines: words = pseg.cut(line.strip()) corpus.append([(word, flag) for word, flag in words]) # 随机选取 1/4 的数据作为测试集 test_size = len(corpus) // 4 test_idx = set(random.sample(range(len(corpus)), test_size)) train_corpus = [] test_corpus = [] for i, doc in enumerate(corpus): if i in test_idx: test_corpus.append(doc) else: train_corpus.append(doc) ``` 2. 统计转移概率矩阵和初始概率向量: ```python # 统计词性出现次数 pos_counts = {} for doc in train_corpus: for _, pos in doc: pos_counts[pos] = pos_counts.get(pos, 0) + 1 # 统计每个词性之间的转移次数 trans_counts = {} init_counts = {} for doc in train_corpus: prev_pos = None for _, pos in doc: if prev_pos is None: init_counts[pos] = init_counts.get(pos, 0) + 1 else: trans_counts[(prev_pos, pos)] = trans_counts.get((prev_pos, pos), 0) + 1 prev_pos = pos # 计算转移概率矩阵和初始概率向量 pos_list = list(pos_counts.keys()) num_pos = len(pos_list) trans_prob = [[0] * num_pos for _ in range(num_pos)] init_prob = [0] * num_pos for i, pos1 in enumerate(pos_list): init_prob[i] = init_counts.get(pos1, 0) / len(train_corpus) for j, pos2 in enumerate(pos_list): trans_prob[i][j] = trans_counts.get((pos1, pos2), 0) / pos_counts[pos1] ``` 3. 统计发射概率矩阵: ```python # 统计每个词性下每个单词出现的次数 emit_counts = {} for doc in train_corpus: for word, pos in doc: if pos not in emit_counts: emit_counts[pos] = {} emit_counts[pos][word] = emit_counts[pos].get(word, 0) + 1 # 计算发射概率矩阵 emit_prob = {} for pos, word_counts in emit_counts.items(): emit_prob[pos] = {} pos_total = pos_counts[pos] for word, count in word_counts.items(): emit_prob[pos][word] = count / pos_total ``` 4. 使用 Viterbi 算法对测试集进行词性标注: ```python # 定义 Viterbi 算法 def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): V = [{}] path = {} # 初始化 for y in states: V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y].get(obs[0], 0) path[y] = [y] # 递推 for t in range(1, len(obs)): V.append({}) newpath = {} for y in states: (prob, state) = max( [(V[t - 1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y].get(obs[t], 0), y0) for y0 in states if V[t - 1][y0] > 0]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state] + [y] path = newpath # 终止 (prob, state) = max([(V[len(obs) - 1][y], y) for y in states]) return prob, path[state] # 对测试集进行词性标注 total = 0 correct = 0 for doc in test_corpus: obs = [word for word, _ in doc] true_states = [pos for _, pos in doc] _, pred_states = viterbi(obs, pos_list, init_prob, trans_prob, emit_prob) total += len(true_states) correct += sum(1 for i in range(len(true_states)) if true_states[i] == pred_states[i]) accuracy = correct / total print('Accuracy: {:.2%}'.format(accuracy)) ``` 这样就可以得到基于 HMM 的词性标注程序了。需要注意的是,这里使用的是基于隐马尔可夫模型的词性标注方法,与 GPT 等深度学习模型有所不同。
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