第2次实验:分词与评价 任务1、利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。 任务2、利用上述词表,编写一个正向最大匹配分词程序。 任务3、编写一个评价程序,以结巴分词结果为标准答案,计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。
时间: 2023-05-23 15:04:51 浏览: 181
A:
任务1:首先,需要将CDIAL-BIAS-race文件读入程序中,然后使用结巴分词工具对每一个句子进行分词。在分词的过程中,可以使用停用词表等预处理技术来优化分词效果。然后,将所有分词结果汇总起来,抽取出出现频次较高的词语,形成词表。
任务2:编写正向最大匹配分词程序的步骤如下:
1. 读入待分词的文本。
2. 读入词表。
3. 对于每个词,计算其最大长度,记录在max_len中。
4. 从左向右扫描待分词文本,每次取max_len个字符作为一个候选词。
5. 判断该候选词是否在词表中出现。
6. 如果出现,将该候选词作为一个词语加入分词结果中。
7. 如果不出现,则缩短候选词长度,并重复步骤5-6,直至候选词长度为1。
8. 继续扫描待分词文本,重复步骤4-7,直至扫描完整个待分词文本。
任务3:编写评价程序的步骤如下:
1. 读入结巴分词结果和最大匹配分词结果。
2. 对于每个句子,将结巴分词结果和最大匹配分词结果都转换成词语序列。
3. 统计结巴分词结果中每个词语在最大匹配分词结果中是否出现。
4. 根据统计结果,计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。
其中,准确率可以定义为:所有正确分词的词语数 / 最大匹配分词结果中总词语数
召回率可以定义为:所有正确分词的词语数 / 结巴分词结果中总词语数
F测度可以定义为:2 * (准确率 * 召回率) / (准确率 + 召回率)
最终,将计算出的准确率、召回率、F测度输出即可。
相关问题
利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。
好的,我可以帮你解决这个问题。
首先,你需要下载CDIAL-BIAS-race数据集。该数据集是一个中文阅读理解数据集,包含了多篇文章和对应的问题以及答案。
然后,你需要安装Jieba库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install jieba
```
接着,你可以使用以下代码对CDIAL-BIAS-race文件进行分词并抽取词表:
```python
import jieba
# 读取文件
with open('CDIAL-BIAS-race/train/high/high_1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 进行分词
words = jieba.lcut(text)
# 抽取词表
vocab = set(words)
print(vocab)
```
在这个代码中,我们首先读取了CDIAL-BIAS-race数据集中的一个文件,然后使用Jieba对文件进行了分词。最后,我们使用Python中的set数据结构抽取了词表,并打印输出了词表。
这样,你就可以利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表了。
在python环境下进行,编写出实验代码 第一次实验:分词与统计 任务1:针对CDIAL-BIAS-race数据集,使用结巴分词工具对文件进行分词,输出:分过词的文件。 任务2:统计数据中可能导致种族文化偏见的敏感词(race.txt)的词频。 第2次实验:分词与评价 任务1、利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。 任务2、利用上述词表,编写一个正向最大匹配分词程序。 任务3、编写一个评价程序,以结巴分词结果为标准答案,计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。
任务1代码:
```python
import jieba
# 读取CDIAL-BIAS-race数据集
with open("CDIAL-BIAS-race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 使用结巴分词进行分词
seg_list = jieba.cut(text)
# 将分词结果写入文件
with open("CDIAL-BIAS-race-seg.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(" ".join(seg_list))
```
任务2代码:
```python
# 读取CDIAL-BIAS-race数据集和敏感词列表
with open("CDIAL-BIAS-race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
with open("race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
sensitive_words = [line.strip() for line in f]
# 使用结巴分词进行分词
seg_list = jieba.cut(text)
# 统计词频
word_count = {}
for word in seg_list:
if word in sensitive_words:
word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
# 输出词频结果
for word, count in word_count.items():
print(word, count)
```
任务3代码:
```python
# 读取结巴分词结果和自己实现的正向最大匹配分词结果
with open("CDIAL-BIAS-race-seg.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
jieba_result = f.read().split()
with open("CDIAL-BIAS-race-seg-maxmatch.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
max_match_result = f.read().split()
# 计算准确率、召回率、F测度
tp = 0
fp = 0
fn = 0
for word in max_match_result:
if word in jieba_result:
tp += 1
else:
fp += 1
for word in jieba_result:
if word not in max_match_result:
fn += 1
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f_measure = 2 * precision * recall / (precision + recall)
# 输出评价结果
print("准确率:", precision)
print("召回率:", recall)
print("F测度:", f_measure)
```