用貝葉斯實現拼寫檢查器

1、貝葉斯公式

p(a|d)=p(a)*p(d|a)/p(d);

可以應用於垃圾郵件的過濾和拼寫檢查

例如：對於拼寫檢查，寫出乙個單詞d，判斷該單詞為正確單詞a的概率。為上述條件概率的描述。

其中p(a)為先驗概率，可以根據現有的資料庫中的單詞，來獲得a單詞的概率p(a)。由於正確的單詞不僅僅有a,還有可能有a1，a2....

最終比較p(a1|d)，p(a2|d)，p(a3|d)...由於分母比較時相同，可以只比較分子p(a)*p(d|a)

p(a|d)正比於p(a)*p(d|a)

分別計算p(a1)*p(d|a1)，p(a2)*p(d2|a)。其中p(d|a)，例如在寫a=good，錯寫為d=gooe是的概率。是根據增刪減距離獲得。

若 p(a1)*p(d|a1)=p(a2)*p(d2|a)，則根據實際生活中先驗概率的選擇p(a1),p(a2)大小選擇。

2、re和正規表示式的關係

1）re模組提供了對正規表示式的支援。

正規表示式式可匹配文字片段的模式

2）正規表示式

目的：通過匹配可以在文字查詢，將特定的模式進行替換，將文字分割成片段。

正規表示式的表示形式：

a、最簡單的正規表示式為普通字串  『python』

b、萬用字元.-- 通過特殊字串進行建立，可以將其表示為任意乙個字元

『.ython』  可以匹配 『uthon』,....

c、當字串本身含有特殊字元，利用兩個\\進行轉義。『python.org』可以用『python\\.org』表示

d、字符集[a-za-z0-9]只能將其作為乙個字元使用

『[pj]thon』與python 或jthon匹配但是不與『pjthon'使用。

注意例1 text='good morning! today we will go to the park,please be quiet!'

re.findall('[a-z]+',text.lower()) 文中的子串為均為a-z表示的單詞返回列表

['good','morning','today','we', 'will', 'go','to','the', 'park','please', 'be', 'quiet']
例2『[python]』只能匹配『p』,'y'....
['python']只能匹配『python』

print(known(['will'])) 

輸出

re常用的重要函式

findall(pattern,string)         返回乙個列表。其中包含字串中所有與模式匹配的子串

sub(pat,rel,string[,count=0])     將字串中與模式pat匹配的子串都替換為repl

split(pattern,string[,maxsplit=0]) 根據模式來分割字串

match(pattern,string[,flags])    在字串開頭匹配模式

search(pattern,string[,flags])    在字串中查詢模式

compile(pattern[ ,flags])        用字串表示的正規表示式轉換為模式物件

import

re,collections
#清除特殊符號
def words(text):return re.findall('
[a-z]+
',text.lower())
deftrain(features):
model=collections.defaultdict(lambda :1)
for f in
features:
model[f]+=1
return
model
nwords=train(words(open('
big.txt
').read()))
alphabelt='
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
'#編輯距離
defedits1(word):
n=len(word)
return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)]+ #
deletion
[word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)]+ #
transposition
[word[0:i]+c+word[i+1:]for i in range(n) for c in alphabelt]+ #
alteration
[word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1)for c in alphabelt]) #
insertion
defedits2(word):
return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in
nwords)
#定義有優先順序
def known(words):return set(w for w in words if w in
nwords)
defcorrect(word):
candidates=known([word])or known(edits1(word)or edits2(word)or
[word])
return max(candidates,key=lambda w:nwords[w])

print(correct('goode'))

good

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