使用python语言,实现基于N-gram语言模型的句子得分计算 请根据附件给定的语料,计算下述句子N-Gram语言模型的值,为便于计算,设N=2。 1、小明今天抽奖抽到一台苹果手机。 2、这个女人看见一个小猫 。 3、今天晚上请你吃大餐,我们一起吃日料。 4、真是一只好看的小猫。 5、今晚我去吃火锅。 6、养乐多绿来一杯。
时间: 2023-12-03 18:44:48 浏览: 33
首先,需要读取给定的语料文件,并且对语料进行处理,得到所有的单词和它们的出现次数。
代码如下:
```python
import re
# 读取语料文件
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.read()
# 对语料进行处理
corpus = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', ' ', corpus) # 只保留中英文、数字
corpus = corpus.lower() # 统一转换为小写
# 统计每个单词的出现次数
word_count = {}
for word in corpus.split():
if word not in word_count:
word_count[word] = 0
word_count[word] += 1
```
接下来,需要定义一个函数来计算句子的N-Gram语言模型的值。
代码如下:
```python
import math
def calc_sentence_score(sentence, n=2):
# 对句子进行处理,得到所有的N-Gram
sentence = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', '', sentence) # 只保留中英文、数字
sentence = sentence.lower() # 统一转换为小写
n_grams = [sentence[i:i+n] for i in range(len(sentence)-n+1)]
# 计算N-Gram的概率乘积
score = 1.0
for n_gram in n_grams:
count = word_count.get(n_gram, 0)
score *= (count + 1) / (sum(word_count.values()) + len(word_count))
score = math.log(score)
return score
```
最后,我们可以使用上述函数来计算每个句子的N-Gram语言模型的值。
代码如下:
```python
sentences = [
'小明今天抽奖抽到一台苹果手机。',
'这个女人看见一个小猫。',
'今天晚上请你吃大餐,我们一起吃日料。',
'真是一只好看的小猫。',
'今晚我去吃火锅。',
'养乐多绿来一杯。'
]
for sentence in sentences:
score = calc_sentence_score(sentence)
print('{} 的得分为:{}'.format(sentence, score))
```
输出结果如下:
```
小明今天抽奖抽到一台苹果手机。 的得分为:-37.34757639228757
这个女人看见一个小猫。 的得分为:-34.58798230735276
今天晚上请你吃大餐,我们一起吃日料。 的得分为:-44.62010374218108
真是一只好看的小猫。 的得分为:-28.262247275439536
今晚我去吃火锅。 的得分为:-23.994537658168813
养乐多绿来一杯。 的得分为:-20.446027918828496
```