最大熵模型与自然语言处理

 nltk.corpus >>>names= ([(name, )  name  names.words()] +)  namein names.words(>>>random.shuffle(names)

#初始化一个空字典

生成式分类器对比条件式分类器

有监督分类:如果分类的基础基于包含每个输入正确标签的训练语料。

>>>pos= {:, : , : , : >>>pos= dict(colorless=,ideas=, sleep=, furiously=)

决策树是一个简单的为输入值选择标签的流程图。这个流程图由检查特征值的决策节点
和分配标签的叶节点组成。为输入值选择…

能够选取正确的特征,对一个模型的影响非常重要。

字典数据类型(其他编程语言可能称为关联数组或者哈希数组)

于是,最大熵模型可表示为

模式识别是自然语言处理的一个核心部分。

#字典的一些其他用法pos.keys0,pos.values(),pos.items()

p'(x, y)是(x, y)在样本中出现的概率

序列分类

索引链表VS字典(略) Python字典 #初始化一个空字典 pos={}
#字典的一些其他…

我们下面将讨论的朴素贝叶斯分类方法克服了这一限制,允许所有特征“并行”的起作用。

6.1有监督分类

颠倒词典

对于一个特征(x0, y0),在样本中的期望是:

3、提取特征集

我们可以使用默认字典,这样当访问一个不存在的键时,会赋予默认值,而不是返回错误信息。

1、可能会导致过拟合。

= {: sentence[i][-1: sentence[i][-2: sentence[i][-3 i ==] = ] = 
    ] = sentence[i-1] = history[i-1 features

 = tagged_sent == i, (word, tag) =====>>>tagged_sents = brown.tagged_sents(categories=>>>size = int(len(tagged_sents) *0.1>>>train_sents, test_sents =>>>tagger =>>>0.79796012981
>>>pos= nltk.defaultdict(: >>>pos[]= 
>>>pos[
>>>pos.items()

[('blog', 'N'), ('colorless', 'ADJ')]

特征函数:对于一个特征(x0, y0),定义特征函数:

>>>train_names = names[1500>>>devtest_names= names[500:1500>>>test_names = names[:500]

常用的方法与字典相关习惯用法的总结

∀x: Σp(y|x) =1 }

6.1有监督分类 分类:是为给定的输入选择正确的类标签任务。
有监督分类:如果分类的基础基…

递增的更新词典

在这里,w[label]是一个给定标签的“初始分数”,w[f,label]是给定特征对一个标签的可能性所作的贡献。我们称这些值w[label]和w[f,label]为模型的参数或权重。使用朴素贝叶斯算法,我们单独设置这些参数:
w[label]= P(label)
w[f,label] = P(f|label)

到这里就知道了,应该怎么使用分类器。

>>>counts =>>>>>> (word, tag)  brown.tagged_words(categories=+=1>>>counts[22226
>>>, , , , , , , , , , , >>> operator >>>sorted(counts.items(), key=itemgetter(1),reverse=, 22226),(, 10845),(, 10648),(, 8336),(, 7313>>>[t  t, c  sorted(counts.items(), key=itemgetter(1),reverse=, , , , , , , , , , , , ...]

零计数和平滑

在词性标注的例子中,各种不同的序列分类器模型可以被用来为一个给定的句子中的所有的词共同选择词性标签。

#定义一个非空字典

在下一节的分类器中,它在选择这些参数的值时会考虑他们之间的可能的相互作用。

= {: sentence[i][-1: sentence[i][-2: sentence[i][-3 i ==] = 
    ] = sentence[i-1 features

pos={}

P(features,label) = P(label) ×P(features|label)====》P(features,label) =
P(label) ×∏f ∈featuresP(f|label)

=] =] = name[–1 letter   %letter] = %letter] =(letter >>>gender_features2(:1,: False,: 0,...}

设置默认数据类型:

下面的内容摘自:

现在我们设计一个词性分类器,来检查他出现的上下文,以便决定应该怎样分配词性标记。

设置默认值:

可以参考:

隐马尔可夫模型:类似于连续分类器。他不光看输入也看已经预测标记的历史。为所有可能的序列打分,选择总得分最高的序列。

图片 1

p∈P

5、使用分类器

>>>pos2= nltk.Index((value, key)  (key, value) >>>pos2[, ]

P(features,label) = w[label]×∏f ∈features
w[f,label](考虑在训练中特征的贡献之间可能的相互作用)

我们可以评价此分类器:

>>>frequency =>>>frequency[] = 4
>>>frequency[>>>pos=>>>pos[]= [, >>>pos[

自然语言处理中很多问题都可以归结为统计分类问题,很多机器学习方法在这里都能找到应用,在自然语言处理中,统计分类表现在要估计类a
和某上下文b 共现的概率P(a,b) ,不同的问题,类a 和上下文b
的内容和含义也不相同。在词性标注中是类的含义是词性标注集中的词类标记,而上下文指的是当前被处理的词前面一个词及词类,后面一个词及词类或前后若干个词和词类。通常上下文有时是词,有时是词类标记,有时是历史决策等等。大规模语料库中通常包含a
和b 的共现信息,但b
在语料库中的出现常常是稀疏的,要对所有可能的(a,b)计算出可靠的P(a,b)
,语料库规模往往总是不够的。问题是要发现一个方法,利用这个方法在数据稀疏的条件下可靠的估计P(a,b)
。不同的方法可能采用不同的估计方法。

其实,在找到特征集之后,还需要错误分析,来完善特征集。

通常会使用第一个方法。需要注意的是,一个字典的键是不能修改的。

在朴素贝叶斯分类其中,每个特征都有发言权,来确定哪个标签应该被分配到一个给定的输入值。为一个输入值选择标签,朴素贝叶斯分类器以计算每个标签的先验概率开始,它由在训练集上检查每个标签的频率来确定。之后,每个特征的贡献与它的先验概率组合,得到每个标签的似然估计。似然估计最高的标签会分配给输入值。

这个函数返回的字典被成为特征集。

Python字典

0 其他情况

featuresets=[(gender_feature(n),g)  (n,g)  names]

#一般的积累任务的实现和nltk.Index()提供的更简单的方法对比

决策树的一些缺点:

文档分类

>>>anagrams =>>>= >>>anagrams[, , , , , ]

>>>anagrams = nltk.Index((.join(sorted(w)),w)>>>anagrams[, , , , , ]

P(features)= Σx ∈corpus P(label(x)|features(x))

有监督分类的使用框架图如下:

#递增更新字典,按值排序

yi是y的一个实例

这些比例被称为似然比。

默认字典

日常生活中,很多事情的发生表现出一定的随机性,试验的结果往往是不确定的,而且也不知道这个随机现象所服从的概率分布,所有的只有一些试验样本或样本特征,统计学常常关心的一个问题,在这种情况下如何对分布作出一个合理的推断?根据样本信息对某个未知分布作出推断的方法,最大熵的方法就是这样一个方法。

在构造特征的时候,我们可以选取很多特征,例如,还是在性别鉴定的例子上:

索引链表VS字典(略)

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