bigram的python实现
时间: 2023-05-25 16:04:20 浏览: 75
下面是一个用Python实现bigram的示例:
```python
def get_bigrams(text):
# 将文本分成单词列表
words = text.split()
# 创建一个列表,用于存储bigram
bigrams = []
# 遍历单词列表,生成bigram列表
for i in range(len(words) - 1):
# 将相邻的两个单词组成一个bigram
bigram = words[i], words[i + 1]
# 将bigram添加到bigrams列表中
bigrams.append(bigram)
return bigrams
```
使用示例:
```python
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
bigrams = get_bigrams(text)
print(bigrams)
```
输出:
```python
[('The', 'quick'), ('quick', 'brown'), ('brown', 'fox'), ('fox', 'jumps'), ('jumps', 'over'), ('over', 'the'), ('the', 'lazy'), ('lazy', 'dog')]
```
相关问题
用python实现互信息和联合熵
好的,我可以帮你解答这个问题。
首先,需要导入 math 和 collections 模块:
```python
import math
import collections
```
然后,我们需要定义一个函数来计算互信息:
```python
def mutual_information(word1, word2, corpus):
word_freq = collections.Counter(corpus)
bigram_freq = collections.Counter(zip(corpus[:-1], corpus[1:]))
total_words = sum(word_freq.values())
p_word1 = word_freq[word1] / total_words
p_word2 = word_freq[word2] / total_words
p_word1_word2 = bigram_freq[(word1, word2)] / (total_words - 1)
return math.log2(p_word1_word2 / (p_word1 * p_word2))
```
其中,参数 word1 和 word2 分别表示要计算互信息的两个词,参数 corpus 是语料库,是一个由词组成的列表。
接下来,我们需要定义一个函数来计算联合熵:
```python
def joint_entropy(word1, word2, corpus):
word_freq = collections.Counter(corpus)
bigram_freq = collections.Counter(zip(corpus[:-1], corpus[1:]))
total_words = sum(word_freq.values())
p_word1_word2 = bigram_freq[(word1, word2)] / (total_words - 1)
return -math.log2(p_word1_word2)
```
同样,参数 word1 和 word2 分别表示要计算联合熵的两个词,参数 corpus 是语料库。
最后,我们可以使用以下代码来测试我们的函数:
```python
corpus = ['this', 'is', 'a', 'test', 'sentence', 'for', 'calculating', 'mutual', 'information', 'and', 'joint', 'entropy']
word1 = 'a'
word2 = 'test'
print(mutual_information(word1, word2, corpus))
print(joint_entropy(word1, word2, corpus))
```
这里的语料库是一个简单的例子,你可以根据你的需求替换为你的语料库。
python编程实现平均互信息的计算
可以使用Python中的nltk库来计算平均互信息。下面是一个简单的示例代码:
```python
import nltk
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.read()
# 将文本转换为词汇列表
words = nltk.word_tokenize(text)
# 计算互信息
finder = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()
bigram_finder = nltk.collocations.BigramCollocationFinder.from_words(words)
bigram_finder.apply_freq_filter(5)
bigram_scores = bigram_finder.score_ngrams(finder.pmi)
# 计算平均互信息
total = 0
count = 0
for score in bigram_scores:
total += score[1]
count += 1
average = total / count
print("平均互信息:", average)
```
这个代码将文本文件中的单词转换为词汇列表,然后使用nltk库的BigramAssocMeasures和BigramCollocationFinder类来计算互信息分数。最后,计算所有分数的平均值并输出结果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![.zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)