получение сглаженных вероятностей с использованием линейной интерполяции для модели НЛП - PullRequest
Новая
       12

получение сглаженных вероятностей с использованием линейной интерполяции для модели НЛП

0 голосов
/ 14 марта 2020

Я написал функцию, которая возвращает сглаживание линейной интерполяции trigrams

 def smoothed_trigram_probability(trigram):
        """
        Returns the smoothed trigram probability (using linear interpolation). 
        """
        assert len(trigram)==3, "Input should be 3 words"
        lambda1 = 1/3.0
        lambda2 = 1/3.0
        lambda3 = 1/3.0
        u,v,w = trigram[0],trigram[1],trigram[2]
        prob =  (lambda1* raw_unigram_probability(w))+\
        (lambda2* raw_bigram_probability((v,w)))+\
        (lambda3* raw_trigram_probability((u,v,w)))
        return prob

, где 3 метода uni,bi, raw_trigram_probability возвращают необработанные вероятности следующим образом 

 def raw_trigram_probability(trigram):
        """
        Returns the raw (unsmoothed) trigram probability
        """
        assert len(trigram)==3, "Input should be 3 words"
        return trigramcounts[trigram]/bigramcounts[trigram[:2]]


    def raw_bigram_probability(bigram):
        """
        Returns the raw (unsmoothed) bigram probability
        """
        assert len(bigram)==2, "Input should be 2 words"
        return bigramcounts[bigram]/unigramcounts[bigram[0]]


    def raw_unigram_probability(unigram):
        """
        Returns the raw (unsmoothed) unigram probability.
        """
        uni = []
        uni.append(unigram)
        assert len(uni)==1, "Input should be only 1 word"
        return unigramcounts[unigram]/total_words

В приведенном выше коде uni,bi,trigramcounts - это диктонары, которые содержат информацию о количестве отдельных единиц, двух и трех граммов в документе

Я использовал total_words вместо unique_words для вычислить вероятность униграммы.

Может кто-нибудь подсказать, если это правильный подход, потому что когда я запускаю код с любым неизвестным словом, он выдает DivisionBYZeroError. Это очевидно, потому что количество слов может быть 0, но это обычно?

Как я могу написать метод sentence_logprob(sentence), который возвращает логарифмическую вероятность всей последовательности, используя метод smoothed_trigram_probability

...