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Markov模型在Python中的實現

[英]Markov Model Implementation in Python

我試圖在一組線上實現Markov屬性。 我需要以下單詞對應頻率的所有唯一單詞。


輸入項
文件名:Example.txt

I Love you
I Miss you 
Miss you Baby
You are the best
I Miss you 

代碼段

from collections import Counter
import pprint

class TextAnalyzer:

    text_file = 'example.txt'


    def __init__(self):
        self.raw_data = ''
        self.word_map = dict()

        self.prepare_data()
        self.analyze()

        pprint.pprint(self.word_map)

    def prepare_data(self):
        with open(self.text_file, 'r') as example:
            self.raw_data=example.read().replace('\n', ' ')
        example.close()

    def analyze(self):
        words = self.raw_data.split()

        word_pairs = [[words[i],words[i+1]] for i in range(len(words)-1)]

        self.word_map = dict()

        for word in list(set(words)):
            for pair in word_pairs:
                if word == pair[0]:
                    self.word_map.setdefault(word, []).append(pair[1])

        self.word_map[word] = Counter(self.word_map[word]).most_common(11)

TextAnalyzer()

實際產量

{'Baby': ['You'],
 'I': ['Love', 'Miss', 'Miss'],
 'Love': ['you'],
 'Miss': ['you', 'you', 'you'],
 'You': ['are'],
 'are': ['the'],
 'best': ['I'],
 'the': ['best'],
 'you': [('I', 1), ('Miss', 1), ('Baby', 1)]}

預期產量:

{'Miss': [('you',3)],
 'I': [('Love',1), ('Miss',2)],
 'Love': ['you',1],
 'Baby': ['You',1],
 'You': ['are',1],
 'are': ['the',1],
 'best': ['I',1],
 'the': ['best'],
 'you': [('I', 1), ('Miss', 1), ('Baby', 1)]}

我希望根據最大頻率對輸出進行排序。 如何改善代碼以實現該輸出。

為了更接近您的預期結果,您可以編輯analize方法:

def analyze(self):
    words = self.raw_data.split()
    word_pairs = [[words[i],words[i+1]] for i in range(len(words)-1)]
    self.word_map = dict()

    for word in list(set(words)):
        pairword = []
        for pair in word_pairs:
            if word == pair[0]:
                pairword.append(pair[1])
        self.word_map[word] = Counter(pairword).most_common()

打印:

{'Baby': [('You', 1)],
 'I': [('Miss', 2), ('Love', 1)],
 'Love': [('you', 1)],
 'Miss': [('you', 3)],
 'You': [('are', 1)],
 'are': [('the', 1)],
 'best': [('I', 1)],
 'the': [('best', 1)],
 'you': [('I', 1), ('Miss', 1), ('Baby', 1)]}

這是您想要的但未排序的。 您需要編寫一種自定義打印方法來為您進行排序。

例如,向類添加以下方法:

def printfreq(self):
    sortkeys = sorted(self.word_map, key=lambda k:max(self.word_map[k], key=lambda val:val[1], default=(None, 0))[1], reverse=True)
    for kk in sortkeys:
        pprint.pprint(f"{kk} : {self.word_map[kk]}")

並將行pprint.pprint(self.word_map)替換為self.printfreq()導致打印:

"Miss : [('you', 3)]"
"I : [('Miss', 2), ('Love', 1)]"
"you : [('I', 1), ('Miss', 1), ('Baby', 1)]"
"Love : [('you', 1)]"
"the : [('best', 1)]"
"You : [('are', 1)]"
"best : [('I', 1)]"
"Baby : [('You', 1)]"
"are : [('the', 1)]"

長排序鍵允許按列表中的最大頻率對字典鍵進行排序。

編輯

我在max添加了默認參數。 這樣可以避免ValueError: max() arg is an empty sequence ,如果輸入中有一個或多個非重復的單詞,則可能會出現ValueError: max() arg is an empty sequence

暫無
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