使用构建好的n-gram模型预测下一个词的概率分布代码
时间: 2024-10-08 14:08:36 浏览: 12
在自然语言处理中,使用n-gram模型预测下一个词的概率通常涉及到以下几个步骤:
1. **数据预处理**:首先,对文本数据进行分词(如果需要),然后创建n-grams(比如二元(n=2)、三元(n=3)等)。例如,如果n=2,那么"我喜欢吃苹果"会被分解为"我喜", "喜吃", "喜欢吃", "吃苹果"。
2. **计数**:统计每个n-gram在训练数据中出现的次数。这将用于计算概率。
```python
from collections import defaultdict
# 假设我们有训练数据
trigram_counts = defaultdict(lambda: [0, 0]) # 维护每个bigram和下一个词的计数
for i in range(len(text) - 2):
bigram, next_word = text[i:i+2], text[i+2]
trigram_counts[bigram][0] += 1 # 统计bigram出现次数
trigram_counts[bigram][1] += 1 if next_word in vocabulary else 0 # 统计next_word是否有效
```
3. **概率计算**:对于每个n-gram,通过总频率除以它自身前面的那个n-gram的频率,得出下一个词的条件概率。忽略那些在训练数据中从未出现过的next_word。
```python
def probability_of_next_word(bigram, word, total_count):
return trigram_counts[bigram][1] / (trigram_counts[bigram][0] or 1)
bigram = '我喜'
possible_words = ['喜欢', '吃'] # 可能的下一个词列表
probabilities = {word: probability_of_next_word(bigram, word, trigram_counts[bigram][0]) for word in possible_words}
```
4. **预测**:最后,在给定上下文的情况下,选择具有最高概率的下一个词作为预测结果。
```python
predicted_word = max(probabilities, key=probabilities.get)
```