自然语言处理编程与算法实践-优快云博客

1、实现一个类似ELIZA的程序，选择一个程序可以合理地进行大量简单重复回复的领域，使用替换方法来完成。

该题要求实现一个类似ELIZA的程序，领域需能进行大量简单重复回复，使用替换方法完成。

2、现在实现一个最小编辑距离算法，并使用你手动计算的结果来检查你的代码。

最小编辑距离算法可按以下代码实现：

# 定义最小编辑距离函数
def MIN_EDIT_DISTANCE(target, source):
    n = len(target)
    m = len(source)
    # 创建距离矩阵
    distance = [[0 for _ in range(m + 1)] for _ in range(n + 1)]
    # 初始化第0行和第0列
    distance[0][0] = 0
    for i in range(1, n + 1):
        distance[i][0] = distance[i - 1][0] + 1  # 插入成本设为1
    for j in range(1, m + 1):
        distance[0][j] = distance[0][j - 1] + 1  # 删除成本设为1
    # 填充距离矩阵
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            insert_cost = distance[i - 1][j] + 1
            substitute_cost = distance[i - 1][j - 1] + (2 if source[j - 1] != target[i - 1] else 0)
            delete_cost = distance[i][j - 1] + 1
            distance[i][j] = min(insert_cost, substitute_cost, delete_cost)
    return distance[n][m]

你可以手动计算如“intention”和“execution”之间的最小编辑距离，然后使用以下代码检查：

# 示例字符串
target = "intention"
source = "execution"
# 调用函数计算最小编辑距离
min_distance = MIN_EDIT_DISTANCE(target, source)
print("最小编辑距离为:", min_distance)

3、扩展最小编辑距离算法以输出对齐结果；你需要存储指针并增加一个阶段来计算回溯。

计算步骤

计算分两步进行。

第一步：扩展最小编辑距离算法

在每个单元格中存储回溯指针。单元格的回溯指针指向进入当前单元格时所扩展的前一个（或多个）单元格。有些单元格有多个回溯指针，因为最小扩展可能来自多个前一个单元格。

第二步：执行回溯

从最后一个单元格（最后一行和最后一列）开始，沿着指针回溯动态规划矩阵。最后一个单元格和初始单元格之间的每条完整路径都是一个最小距离对齐。

4、在你的程序中添加一个执行古德 - 图灵折扣（Good - Turing discounting）的选项。

古德 - 图灵折扣实现步骤

要在程序中添加执行古德 - 图灵折扣的选项，可按以下步骤实现：

计算Nc ：统计训练集中出现 c 次的 N - 元语法的数量。
公式为：
$$
N_c = \sum_{x:\text{count}(x)=c} 1
$$
计算平滑计数 c* ：使用公式
$$
c^* = \frac{(c + 1) \cdot N_{c+1}}{N_c}
$$
来替换最大似然估计（MLE）计数。
处理零计数 ：对于零计数的 N - 元语法，使用特定公式计算其概率 $P^*_{GT}$。

代码实现示例（Python）

import numpy as np

def good_turing_discounting(counts):
    # 计算Nc
    Nc = {}
    for c in set(counts.values()):
        Nc[c] = sum([1 for x, cnt in counts.items() if cnt == c])

    # 计算平滑计数c*
    c_star = {}
    max_c = max(Nc.keys())
    for c in range(max_c + 1):
        if c in Nc:
            if c + 1 in Nc:
                c_star[c] = (c + 1) * Nc[c + 1] / Nc[c]
            else:
                # 处理边界情况
                c_star[c] = c
    return c_star

# 示例计数
counts = {'want to': 5, 'Chinese food': 2, 'other bigram': 1}
c_star = good_turing_disco