机器学习-贝叶斯拼写纠正器实战
#python版本3.7
import re, collections
#将语料库里的单词全部转换为小写
def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())
#词频统计
def train(features):
model = collections.defaultdict(lambda: 1)
for f in features:
model[f] += 1
return model
NWORDS = train(words(open('big.txt').read()))
alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
#编辑距离1，构建所有可能出现的词的集合，缺点是错误的词也加进去了。后面会优化。
def edits1(word):
n = len(word)
return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] + # deletion
[word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + # transposition
[word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in alphabet] + # alteration
[word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet]) # insertion
#编辑距离2，相当于编辑距离1的做两次循环
def known_edits2(word):
return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)
#判断是否是一个正确或者已知的词
def known(words): return set(w for w in words if w in NWORDS)
#拼写纠正
def correct(word):
#返回所有可能出现的词
candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]
return max(candidates, key=lambda w: NWORDS[w])
correct('whi')
#纠正结果
求解：argmaxc P(c|w) -> argmaxc P(w|c) P(c) / P(w)
- P(c), 文章中出现一个正确拼写词 c 的概率, 也就是说, 在英语文章中, c 出现的概率有多大
- P(w|c), 在用户想键入 c 的情况下敲成 w 的概率. 因为这个是代表用户会以多大的概率把 c 敲错成 w
- argmaxc, 用来枚举所有可能的 c 并且选取概率最大的
# 把语料中的单词全部抽取出来, 转成小写, 并且去除单词中间的特殊符号
def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())
def train(features):
model = collections.defaultdict(lambda: 1)
for f in features:
model[f] += 1
return model
NWORDS = train(words(open('big.txt').read()))
‘’‘要是遇到我们从来没有过见过的新词怎么办. 假如说一个词拼写完全正确, 但是语料库中没有包含这个词, 从而这个词也永远不会出现在训练集中. 于是, 我们就要返回出现这个词的概率是0. 这个情况不太妙, 因为概率为0这个代表了这个事件绝对不可能发生, 而在我们的概率模型中, 我们期望用一个很小的概率来代表这种情况. lambda: 1
‘’‘
NWORDS
编辑距离:
两个词之间的编辑距离定义为使用了几次插入(在词中插入一个单字母), 删除(删除一个单字母), 交换(交换相邻两个字母), 替换(把一个字母换成另一个)的操作从一个词变到另一个词.
#返回所有与单词 w 编辑距离为 1 的集合
def edits1(word):
n = len(word)
return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] + # deletion
[word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + # transposition
[word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in alphabet] + # alteration
[word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet]) # insertion
#与 something 编辑距离为2的单词居然达到了 114,324 个
优化:在这些编辑距离小于2的词中间, 只把那些正确的词作为候选词,只能返回 3 个单词: ‘smoothing’, ‘something’ 和 ‘soothing’
#返回所有与单词 w 编辑距离为 2 的集合
#在这些编辑距离小于2的词中间, 只把那些正确的词作为候选词
def edits2(word):
return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1))
#正常来说把一个元音拼成另一个的概率要大于辅音 (因为人常常把 hello 打成 hallo 这样); 把单词的第一个字母拼错的概率会相对小, 等等.但是为了简单起见, 选择了一个简单的方法: 编辑距离为1的正确单词比编辑距离为2的优先级高, 而编辑距离为0的正确单词优先级比编辑距离为1的高.
def known(words): return set(w for w in words if w in NWORDS)
#如果known(set)非空, candidate 就会选取这个集合, 而不继续计算后面的
def correct(word):
candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]
return max(candidates, key=lambda w: NWORDS[w])
