Python ザクロ ライブラリを使用してベイジアン ネットワークに基づいたスペル チェッカーを実装する方法

1. データの準備

Peter Norvig の「big.txt」テキスト ファイルをサンプル データ セットとして使用します。このデータセットには英語論文の単語が多数含まれており、大文字と小文字は小文字に統一されています。ファイルを 1 行ずつ読み取り、Python の re ライブラリを使用してテキストの予備処理を実行する必要があります。

import re
# 读取文本并进行预处理
with open('big.txt') as f:
    texts = f.readlines()
# 清洗数据，去掉数字和标点符号
words = []
for t in texts:
    words += re.findall(r'\w+', t.lower())

2. ベイジアン ネットワークを構築する

ベイジアン ネットワークを構築する必要があります。スペル チェッカー タスクを処理するために、ネットワークには、非表示状態 (正しいスペル)、誤った観察、および正しい観察の 3 つのノードが含まれています。暗黙の状態は因果ノードであり、間違った観測ノードと正しい観測ノードは暗黙の状態ノードに直接依存します。

以下はベイジアン ネットワークを確立するコードです:

from pomegranate import *
# 建立隐因节点
correct_spell = State(DiscreteDistribution(dict.fromkeys(words, 1)), name='Correct_Spelling')
# 建立观察节点（错误拼写和正确拼写）
letter_dist = {}
for w in words:
    for l in w:
        if l not in letter_dist:
            letter_dist[l] = len(letter_dist)
error_spelling = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Error_Spelling')
correct_spelling_observed = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Correct_Spelling_Observed')
# 建立连边关系
model = BayesianNetwork('Spelling Correction')
model.add_states(correct_spell, error_spelling, correct_spelling_observed)
model.add_edge(correct_spell, error_spelling)
model.add_edge(correct_spell, correct_spelling_observed)
model.bake()

3. トレーニング モデル

データの準備ができたら、ベイジアン ネットワークのトレーニングを開始できます。トレーニング中に、観察されたデータに基づいてネットワーク パラメーターを推定する必要があります。

以下はベイジアン ネットワークをトレーニングするためのコードです:

# 利用语料库训练贝叶斯网络
for word in words:
    model.predict(word)
# 打印结果（即每个字母在不同位置出现的统计概率）
print(error_spelling.distribution.parameters[0])

上記のコードで生成された結果からわかるように、トレーニング プロセス中に、ベイジアン ネットワークはさまざまな文字の出現を学習します。サンプル データ内の単語 時間の確率分布により、英単語の正しい文法構造をより適切に捉えることができます。

4. テスト モデル

トレーニングが完了したら、ベイジアン ネットワークとビタビ アルゴリズムを使用して、スペル修正のための最適なパスを見つけることができます。

以下はベイジアン ネットワークをテストするコードです:

from pomegranate import *
# 定义输入单词
test_word = 'speling'
# 将输入单词转换为列表
letters = list(test_word)
# 遍历该输入单词中的所有字母，并将每个字母的错误概率加起来（实际上就是计算“错误观察”节点的联合概率）
error_prob = sum([error_spelling.distribution.probability(l) for l in letters])
# 构建“正确观察”节点的联合概率矩阵
correct_prob = [[''.join(letters[k:j]) for j in range(k+1, len(letters)+1)] for k in range(len(letters))]
# 利用Viterbi算法查找最优路径（即最可能的正确单词）
corrected_word = max(model.viterbi(correct_prob)[1], key=lambda x: x[1])[0]
# 打印结果
print('Original word:', test_word)
print('Corrected word:', corrected_word)

上記のコードでは、入力単語を文字のリストに変換し、反復処理します。次に、すべての文字のエラー確率の合計が計算され、「正しく観察された」ノードの同時確率行列が構築されます。最後に、ビタビ アルゴリズムを使用して最適なパス (つまり、最も確率の高い単語) を見つけ、自動修正の結果として出力します。

以上がPython ザクロ ライブラリを使用してベイジアン ネットワークに基づいたスペル チェッカーを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。