针对timit训练集统计Bigram(不需要使用平滑),并使用ARPA语言模型格式将其保存为txt文件。最后,使用Bigram对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分。
时间: 2024-02-09 08:12:48 浏览: 24
好的,针对您的问题,我可以给出以下步骤:
1. 首先,您需要下载TIMIT语音数据库,并解压缩得到训练集文件夹train和测试集文件夹test。
2. 在train文件夹中,使用Python的nltk库统计Bigram。具体代码如下:
```python
import nltk
from nltk import bigrams
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter
# 读取TIMIT训练集中所有的句子
sentences = []
with open('train/all.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip()
if line:
sentences.append(line)
# 对所有句子进行分词,然后统计Bigram
tokens = [token for sentence in sentences for token in word_tokenize(sentence)]
bi_tokens = list(bigrams(tokens))
bi_counts = Counter(bi_tokens)
# 将Bigram按照ARPA语言模型格式保存为txt文件
with open('bigram.txt', 'w') as f:
for bigram, count in bi_counts.items():
f.write('{}\t{}\n'.format(' '.join(bigram), count))
```
3. 接下来,您需要编写一个函数,使用统计好的Bigram对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分。具体代码如下:
```python
import math
# 读取Bigram模型
def read_bigram(bigram_file):
bigram = {}
with open(bigram_file, 'r') as f:
for line in f.readlines():
tokens = line.strip().split('\t')
if len(tokens) == 2:
bigram[tuple(tokens[0].split(' '))] = int(tokens[1])
return bigram
# 计算Bigram模型的概率
def bigram_prob(bigram, sentence):
tokens = word_tokenize(sentence)
bi_tokens = list(bigrams(tokens))
prob = 0.0
for bi_token in bi_tokens:
count = bigram.get(bi_token, 0)
if count == 0:
count = bigram.get((bi_token[0], '<unk>'), 0)
if count == 0:
prob += math.log(1e-10)
else:
prob += math.log(count) - math.log(bigram.get((bi_token[0],), 0))
return prob
# 对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分
bigram = read_bigram('bigram.txt')
with open('test/DR1/FAKS0.txt', 'r') as f:
for i, line in enumerate(f.readlines()):
if i < 10:
line = line.strip()
prob = bigram_prob(bigram, line)
print('Sentence {}: {}'.format(i+1, line))
print('Log Probability: {}\n'.format(prob))
```
以上就是针对timit训练集统计Bigram,并使用ARPA语言模型格式将其保存为txt文件,最后使用Bigram对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分的步骤。