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 13:13:02 浏览: 17
好的,我可以提供以下Python代码实现您的要求。请确保您已经下载了TIMIT数据集,并将其解压到适当的文件夹中。此外,为了方便起见,您需要先安装NLTK包,它可以帮助您进行数据预处理和ARPA格式转换。
```python
import os
import nltk
from nltk.util import ngrams
from collections import Counter
# Step 1: 统计Bigram
train_dir = 'YOUR_TRAIN_DIR' # TIMIT训练集的路径
sents = [] # 存储所有句子的列表
for root, dirs, files in os.walk(train_dir):
for file in files:
if file.endswith('.txt'):
with open(os.path.join(root, file), 'r') as f:
lines = f.readlines()
sent = ['<s>'] # 每个句子以<s>开始
for line in lines:
tokens = line.strip().lower().split()
sent += tokens[2:] # 跳过文件名和语音标识符
sent += ['</s>'] # 每个句子以</s>结束
sents.append(sent)
bigrams = [] # 存储所有Bigram的列表
for sent in sents:
bigrams += list(ngrams(sent, 2))
# Step 2: 计算Bigram概率
word_counts = Counter([b[0] for b in bigrams])
bigram_counts = Counter(bigrams)
probabilities = {}
for bigram, count in bigram_counts.items():
w1, w2 = bigram
probabilities[bigram] = count / word_counts[w1]
# Step 3: 保存ARPA格式文件
arpa_file = 'timit_bigram.arpa'
lm = nltk.lm.MLE(order=2)
lm.fit(sents)
with open(arpa_file, 'w') as f:
f.write(lm.toarpa())
# Step 4: 使用Bigram打分
test_dir = 'YOUR_TEST_DIR' # TIMIT测试集的路径
test_files = [] # 存储所有测试文件的路径
for root, dirs, files in os.walk(test_dir):
for file in files:
if file.endswith('.txt') and 'DR1-FAKS0' in root:
test_files.append(os.path.join(root, file))
for file in test_files:
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
sent = ['<s>'] # 每个句子以<s>开始
for line in lines:
tokens = line.strip().lower().split()
sent += tokens[2:] # 跳过文件名和语音标识符
sent += ['</s>'] # 每个句子以</s>结束
log_prob = 0.0
for i in range(len(sent) - 1):
bigram = (sent[i], sent[i+1])
if bigram in probabilities:
log_prob += math.log10(probabilities[bigram])
print(file, log_prob)
```
请注意,这段代码仅提供了一个基本的Bigram语言模型实现,它可能无法达到最佳性能。如果您需要更高的准确度,可以考虑添加平滑方法或更高级别的语言模型。