文件名称：hidden-markov-model
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 06:58:43
Python
隐马尔可夫模型 在此作业中，使用隐马尔可夫模型从文本语料库生成新文本，然后使用给定的单词序列执行文本预测。 一代 数据集：莎士比亚的戏剧 步骤：以下步骤用于实现模型并完成分配 数据集 数据集是使用pandas加载的。 清除数据，清除所有不必要的行，并将其转换为字符串。 建立隐马尔可夫模型 马尔可夫模型是使用辅助函数构建的。 多余的空格和标点符号被删除并转换为令牌列表，然后确定其概率。 一阶和二阶马尔可夫链基于令牌构建。 一阶和二阶链转换为概率值。 从二阶马尔可夫链中选择概率最高的单词。 文本是基于语料库生成的。 给定长度的播放是通过随机选择起始值来编写的。 预言： 一阶和二阶马尔可夫链是在文本世代中建立的，因此在该文本的最后一个单词中用于查找马尔可夫链中的下一个单词，如果找到该单词，则继续寻找下一个单词。 首先，我们以第二顺序检查单词，然后如果找不到，则以第一顺序检查单词
【文件预览】：
hidden-markov-model-main
----hidden markov model.py(6KB)
----README.md(1KB)