朴素贝叶斯案例2：拼写纠错（python实现）

作者：知新_RL | 2024-04-01 07:39:16

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朴素贝叶斯模型进行文本纠错

拼写纠错案例思想：

当用户输入了一个不在字典中的单词，我们需要去猜测：“这个家伙到底真正想输入的单词是什么呢？”用形式化的语言来叙述，就是我们需要求得：

P(我们猜测他想输入的单词 | 他实际输入的单词)

比如用户输入thew，那么猜测他到底想输入the，还是thaw，还是其他的单词？到底哪一个单词的可能性比较大？这时候我们就可以用贝叶斯去求出每个词语的可能性。

不妨把我们的猜测记为h1、h2、...hn，他们都属于一个有限且离散的猜测空间H（单词总共就只有那么多，H代表hypothesis），将用户实际输入的单词记为D（D代表data，即观测数据），于是问题转为：

P(我们的猜测1 | 他实际输入的单词)可以表示为P（h1|D），依次对于猜测2，则表示为P（h2|D），我们需要计算这些概率值，取最大的。

把所有的猜测先统一记为P（H|D），运用一次贝叶斯公式，我们得到&#x

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