发布于 2016-02-02 12:43:31 | 319 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python入门,程序狗速度看过来!

Python编程语言

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

引入

大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供非常好的拼写检查,比如你输入 speling,谷歌会马上返回 spelling。
下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。

代码


import re, collections

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(file('big.txt').read()))

alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'

def edits1(word):
  splits   = [(word[:i], word[i:]) for i in range(len(word) + 1)]
  deletes  = [a + b[1:] for a, b in splits if b]
  transposes = [a + b[1] + b[0] + b[2:] for a, b in splits if len(b)>1]
  replaces  = [a + c + b[1:] for a, b in splits for c in alphabet if b]
  inserts  = [a + c + b   for a, b in splits for c in alphabet]
  return set(deletes + transposes + replaces + inserts)

def known_edits2(word):
  return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)

def known(words): return set(w for w in words if w in NWORDS)

def correct(word):
  candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]
  return max(candidates, key=NWORDS.get)
correct函数是程序的入口,传进去错误拼写的单词会返回正确。如:

>>> correct("cpoy")
'copy'
>>> correct("engilsh")
'english'
>>> correct("sruprise")
'surprise'

除了这段代码外,作为机器学习的一部分,肯定还应该有大量的样本数据,准备了big.txt作为我们的样本数据。

背后原理

上面的代码是基于贝叶斯来实现的,事实上谷歌百度实现的拼写检查也是通过贝叶斯实现,不过肯定比这个复杂多了。
首先简单介绍一下背后的原理,如果读者之前了解过了,可以跳过这段。
给一个词,我们试图选取一个最可能的正确的的拼写建议(建议也可能就是输入的单词)。有时也不清楚(比如lates应该被更正为late或者latest?),我们用概率决定把哪一个作为建议。我们从跟原始词w相关的所有可能的正确拼写中找到可能性最大的那个拼写建议c:


argmaxc P(c|w)

通过贝叶斯定理,上式可以转化为


argmaxc P(w|c) P(c) / P(w)

下面介绍一下上式中的含义:

  • P(c|w)代表在输入单词w 的情况下,你本来想输入 单词c的概率。
  • P(w|c)代表用户想输入单词c却输入w的概率,这个可以我们认为给定的。
  • P(c)代表在样本数据中单词c出现的概率
  • P(w)代表在样本数字中单词w出现的概率

可以确定P(w)对于所有可能的单词c概率都是一样的,所以上式可以转换为
argmaxc P(w|c) P(c)
我们所有的代码都是基于这个公式来的,下面分析具体代码实现

代码分析

利用words()函数提取big.txt中的单词


def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())

re.findall(‘[a-z]+'是利用python正则表达式模块,提取所有的符合'[a-z]+'条件的,也就是由字母组成的单词。(这里不详细介绍正则表达式了,有兴趣的同学可以看 正则表达式简介。text.lower()是将文本转化为小写字母,也就是“the”和“The”一样定义为同一个单词。

利用train()函数计算每个单词出现的次数然后训练出一个合适的模型


def train(features):
  model = collections.defaultdict(lambda: 1)
  for f in features:
    model[f] += 1
  return model
NWORDS = train(words(file('big.txt').read()))

这样NWORDS[w]代表了单词w在样本中出现的次数。如果有一个单词并没有出现在我们的样本中该怎么办?处理方法是将他们的次数默认设为1,这里通过collections模块和lambda表达式实现。collections.defaultdict()创建了一个默认的字典,lambda:1将这个字典中的每个值都默认设为1。

现在我们处理完了公式argmaxc P(w|c) P(c)中的P(c),接下来处理P(w|c)即想输入单词c却错误地输入单词w的概率,通过 “edit distance“--将一个单词变为另一个单词所需要的编辑次数来衡量,一次edit可能是一次删除,一个交换(两个相邻的字母),一次插入,一次修改。下面的函数返回一个将c进行一次编辑所有可能得到的单词w的集合:


def edits1(word):
  splits   = [(word[:i], word[i:]) for i in range(len(word) + 1)]
  deletes  = [a + b[1:] for a, b in splits if b]
  transposes = [a + b[1] + b[0] + b[2:] for a, b in splits if len(b)>1]
  replaces  = [a + c + b[1:] for a, b in splits for c in alphabet if b]
  inserts  = [a + c + b   for a, b in splits for c in alphabet]
  return set(deletes + transposes + replaces + inserts)

相关论文显示,80-95%的拼写错误跟想要拼写的单词都只有1个编辑距离,如果觉得一次编辑不够,那我们再来一次


def known_edits2(word):
  return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)

同时还可能有编辑距离为0次的即本身就拼写正确的:


def known(words):
  return set(w for w in words if w in NWORDS)

我们假设编辑距离1次的概率远大于2次的,0次的远大于1次的。下面通过correct函数先选择编辑距离最小的单词,其对应的P(w|c)就会越大,作为候选单词,再选择P(c)最大的那个单词作为拼写建议


def correct(word):
  candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]
  return max(candidates, key=NWORDS.get)

以上就是本文的全部内容,希望对大家学习python程序设计有所帮助。



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