Python NLP 自然语言处理隐马尔可夫HMM 维特比Viterbi算法音字转换实现

_Stellar

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分类专栏：自然语言处理文章标签： python 自然语言处理算法

于 2022-11-10 15:56:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45750017/article/details/125046162

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本文介绍了使用Python通过隐马尔可夫模型(HMM)及维特比算法(Viterbi)进行自然语言处理中的音字转换。内容主要涵盖如何将输入的拼音串转化为对应的中文句子。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

利用viterbi算法进行自然语言处理当中的音字转换，即给出一串拼音，输出这串拼音对应的句子。

代码

import os

import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
import json

yl = pd.read_table('uAbgram.txt', header=None, delim_whitespace=True)
sum = float(np.sum(np.array(yl.iloc[:, 1])))
w_lis = list(yl.iloc[:, 0])

# 读取词频统计、音频统计词典
def read_dict():
    f1 = open('pron.json', 'r')
    f2 = open('char.json', 'r')
    pron = json.load(f1)
    char = json.load(f2)
    return pron, char


# 计算发射概率
def cal_init_prob(sentence, pron):
    first = sentence[0]
    shoot_prob = dict()
    for c in pron[first]:
        shoot_prob[c] = (-np.log(float(yl[yl.iloc[:, 0] == c][1