语言模型 python实现uni-gram和bi-gram 使用ppl困惑度对比模型效果 山东大学2019 NLP实验1_1.用python编程实践语言模型(uni-gram和bi-gram),加入平滑技术。 2.计算te

实验目的

理解并实践语言模型

实验内容

1. 用python 编程实践语言模型(uni-gram 和bi-gram) ,加入平滑技术。
2. 计算测试集中句子的perplexity，对比uni-gram 和bi-gram 语言模型效果。

数据集

• train_LM.txt
• test_LM.txt

Example:

（每行数据是一段对话，句子间用__eou__分隔）
How much can I change 100 dollars for ? __eou__ What kind of currency do you
want ? __eou__ How much will it be in Chinese currency ? __eou__ That’s 680 Yuan .
__eou__
What kind of account do you prefer ? Checking account or savings account ?
__eou__ I would like to open a checking account . __eou__ Ok , please just fill out
this form and show us your ID card . __eou__ Here you are . __eou__

实验环境

1. python 3.7.1
2. nltk
   • 安装过程：
     1. pip install nltk
     2. 进入python命令行模式
     3. 执行以下命令

        import nltk
        nltk.download()
        1
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        下载安装所有文件

实验思路

train

1. 对训练集进行预处理
   • 全部转化为小写
   • 去标点
   • 分句（使用bi-gram时，句尾句首词不会组成二元组，保证句子间独立性）
     *在bi-gram中，将词组成二元组，并且储存以w_i为前缀的bi-gram的种类数量（例：词表中只存在go to和go back两种组合，则w_go的值为2）
2. 训练
   • 以词作为基元，对每个分句进行分词，并统计每个基元在整个数据集中出现的频数
   • 加入未登录词，并将频数置为0（注意维护w_i为前缀的bi-gram的种类数量）
   • 对数据进行平滑并利用频数计算词的频率，以此代替词的概率（此次实验采用加一平滑法）

test

1. 计算测试集中每个句子的perplexity
   注：因概率值极小，为了减小误差，将先累乘再取对数的运算转化成先取对数再累加
2. 对测试集句子的perplexity取平均值

代码实现

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import bigrams, FreqDist
from math import log
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2
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# 读取数据 小写 替换符号 分句 
dataset = open("train_LM.txt", 'r+', encoding='utf-8').read().lower()\
                .replace(',',' ').replace('.',' ').replace('?',
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