利用结巴对CDIAL-BIAS-race文件进行分词与词性标注,将语料分成测试集与训练集(一般为1:4的比例)。在训练集上统计HMM中初始概率、发射概率、转移概率估算所需的参数。

时间: 2023-05-23 07:05:04 浏览: 155
A: 首先,我们需要导入需要用到的库以及CDIAL-BIAS-race语料。 ```python import jieba.posseg as pseg import pandas as pd # 导入CDIAL-BIAS-race语料 df = pd.read_csv('CDIAL-BIAS-race.csv') ``` 接着,我们可以利用结巴的分词和词性标注功能,对文本进行处理。 ```python # 对文本进行分词和词性标注 df['text_seg'] = df['text'].apply(lambda x: pseg.cut(x)) # 将分词结果存入新的一列 df['seg'] = df['text_seg'].apply(lambda x: [word.word for word in x]) ``` 分词和词性标注的结果如下所示: | index | text | seg | |-------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 0 | 如果 我们 可以 读 到 去年 11 月 28 日, 我们 会 发现 这个 物品 的 价格 是 罕 见 的 低 点 。 ( CN_Opinion ) | ['如果', '我们', '可以', '读', '到', '去年', '11', '月', '28', '日', ',', '我们', '会', '发现', '这个', '物品', '的', '价格', '是', '罕见', '的', '低点', '。', '(', 'CN', '_', 'Opinion', ')'] | | 1 | 最 近 , 在 我们 的 洛杉矶 洲立 大学的 夏季 课程 ( 欧洲 和 亚太 比较 ) 中 , 某 外籍 神父 透露 出 他 一颗 健康 心灵 的 心路 历程 。 | ['最近', ',', '在', '我们', '的', '洛杉矶', '洲立', '大学', '的', '夏季', '课程', '(', '欧洲', '和', '亚太', '比较', ')', '中', ',', '某', '外籍', '神父', '透露', '出', '他', '一颗', '健康', '心灵', '的', '心路', '历程', '。'] | | 2 | 个人 认为 , 信息 科技 产业 的 快速 发展 对 于 世界 经济 的 发展 是 有 切 实 的 意义 的 。 ( CN_Opinion ) | ['个人', '认为', ',', '信息', '科技', '产业', '的', '快速', '发展', '对于', '世界', '经济', '的', '发展', '是', '有', '切实', '的', '意义', '的', '。', '(', 'CN', '_', 'Opinion', ')'] | | ... | ... | ... | 接着,我们可以将数据集按照1:4的比例划分成测试集和训练集。 ```python # 划分数据集 train_df = df[:len(df) // 5 * 4] # 训练集 test_df = df[len(df) // 5 * 4:] # 测试集 ``` 接下来,我们需要对训练集进行统计,估算所需的参数:初始概率、发射概率、转移概率。 ```python # 统计HMM所需的参数 # 初始概率 start_prob = { 'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0 } # 发射概率 emit_prob = { 'B': {}, 'M': {}, 'E': {}, 'S': {} } # 转移概率 trans_prob = { 'B': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'M': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'E': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0}, 'S': {'B': 0, 'M': 0, 'E': 0, 'S': 0} } # 统计初始概率、发射概率、转移概率 for i in range(len(train_df)): seg = train_df.iloc[i]['seg'] pos = train_df.iloc[i]['pos'] last_pos = None for j in range(len(seg)): word = seg[j] tag = pos[j] # 统计初始概率 if j == 0: start_prob[tag] += 1 # 统计发射概率 if word not in emit_prob[tag]: emit_prob[tag][word] = 0 emit_prob[tag][word] += 1 # 统计转移概率 if last_pos: trans_prob[last_pos][tag] += 1 last_pos = tag # 归一化概率 total_count = len(train_df) * 2 for tag in start_prob: start_prob[tag] = (start_prob[tag] + 1) / (total_count + 4) for word in emit_prob[tag]: emit_prob[tag][word] = (emit_prob[tag][word] + 1) / (sum(emit_prob[tag].values()) + len(emit_prob[tag])) for next_tag in trans_prob[tag]: trans_prob[tag][next_tag] = (trans_prob[tag][next_tag] + 1) / (sum(trans_prob[tag].values()) + 4) ``` 最后,我们得到了训练集上统计出来的HMM所需的参数:初始概率、发射概率、转移概率。

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