在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法。githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo
原理简介隐马尔科夫模型
抄一段网上的定义:
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析。
拼音输入法中可观察的参数就是拼音,隐含的参数就是对应的汉字。
viterbi算法
参考https://zh.wikipedia.org/wiki/维特比算法,思想是动态规划,代码比较简单就不赘述。
代码解释
model定义
代码见model/table.py文件,针对隐马尔科夫的三个概率矩阵,分别设计了三个数据表存储。这样的好处很明显,汉字的转移概率矩阵是一个非常大的稀疏矩阵,直接文件存储占用空间很大,并且加载的时候也只能一次性读入内存,不仅内存占用高而且加载速度慢。此外数据库的join操作非常方便viterbi算法中的概率计算。
数据表定义如下:
class Transition(BaseModel): __tablename__ = 'transition' id = Column(Integer, primary_key=True) previous = Column(String(1), nullable=False) behind = Column(String(1), nullable=False) probability = Column(Float, nullable=False) class Emission(BaseModel): __tablename__ = 'emission' id = Column(Integer, primary_key=True) character = Column(String(1), nullable=False) pinyin = Column(String(7), nullable=False) probability = Column(Float, nullable=False) class Starting(BaseModel): __tablename__ = 'starting' id = Column(Integer, primary_key=True) character = Column(String(1), nullable=False) probability = Column(Float, nullable=False)
模型生成
代码见train/main.py文件,里面的initstarting,initemission,init_transition分别对应于生成隐马尔科夫模型中的初始概率矩阵,发射概率矩阵,转移概率矩阵,并把生成的结果写入sqlite文件中。训练用到的数据集是结巴分词里的词库,因为没有训练长句子,最后运行的结果也证明只能适用于短句输入。
初始概率矩阵
统计初始化概率矩阵,就是找出所有出现在词首的汉字,并统计它们出现在词首的次数,最后根据上述数据算出这些汉字出现在词首的概率,没统计的汉字就认为出现在词首的概率是0,不写入数据库。有一点注意的是为了防止概率计算的时候因为越算越小导致计算机无法比较,所有的概率都进行了自然对数运算。统计的结果如下:
转移概率矩阵
此处用到的是最简单的一阶隐马尔科夫模型,即认为在一个句子里,每个汉字的出现只和它前面的的一个汉字有关,虽然简单粗暴,但已经可以满足大部分情况。统计的过程就是找出字典中每个汉字后面出现的汉字集合,并统计概率。因为这个概率矩阵非常的大,逐条数据写入数据库过慢,后续可以优化为批量写入,提高训练效率。结果如下:
上图展示的一后面出现概率最高的十个字,也挺符合日常习惯。
发射概率矩阵
通俗点就是统计每个汉字对应的拼音以及在日常情况下的使用概率,已暴举例,它有两个读音:bao和pu,难点就是找bao和pu出现的概率。此处统计用到了pypinyin模块,把字典中的短语转换为拼音后进行概率统计,但是某些地方读音也不完全正确,最后运行的输入法会出现和拼音不匹配的结果。统计结果如下:
viterbi实现
代码建input_method/viterbi.py文件,此处会找到最多十个局部最优解,注意是十个局部最优解而不是十个全局最优解,但是这十个解中最优的那个是全局最优解,代码如下:
def viterbi(pinyin_list): """ viterbi算法实现输入法 Aargs: pinyin_list (list): 拼音列表 """ start_char = Emission.join_starting(pinyin_list[0]) V = {char: prob for char, prob in start_char} for i in range(1, len(pinyin_list)): pinyin = pinyin_list[i] prob_map = {} for phrase, prob in V.iteritems(): character = phrase[-1] result = Transition.join_emission(pinyin, character) if not result: continue state, new_prob = result prob_map[phrase + state] = new_prob + prob if prob_map: V = prob_map else: return V return V
结果展示
运行input_method/viterbi.py文件,简单的展示一下运行结果:
问题统计:
统计字典生成转移矩阵写入数据库的速度太慢,运行一次要将近十分钟。发射概率矩阵数据不准确,总有一些汉字的拼音不匹配。训练集太小,实现的输入法不适用于长句子。
python,中文拼音输入
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新动态
- DzintraErliha-Dreamscape(2024)[24Bit-96kHz]FLAC
- 群星.1999-上华世纪国语总冠军4CD【上华】【WAV+CUE】
- 叶丽仪.1992-仙鹤神针电视剧原声音乐专辑【星传真】【WAV+CUE】
- 陈柏宇.2011-QUINQUENNIUM【SONY】【WAV+CUE】
- 《51首热门当红歌曲 十大顶级发烧女声 3CD》[WAV+CUE][1.6GB]
- 《赵传 深受摇滚迷青睐的台湾音乐人 约定》[WAV+CUE][320MB]
- 《庄心妍 实力唱将 发烧音乐精选集》[WAV+CUE][380MB]
- [音展纪念碟]2006年《TAA台湾第十六届国际HI-ENDHI-FI音响展》2cd[WAV]
- 中国音乐地图之听见西藏山歌牧歌酒歌2020[WAV分轨]
- 王宏伟2017-永远的红飘带[太平洋影音][WAV+CUE]
- 费翔.1997-NOW现在【第一中国】【WAV+CUE】
- 新格合唱团.1981-我唱你和2辑(滚石新格民歌系列)【新格】【WAV+CUE】
- 陈柏宇.2011-QUINQUENNIUM【SONY】【WAV+CUE】
- 雨果唱片-《金唛系列-蔷薇依韵琼瑶》WAV
- 陈百强《凝望(2012华纳LPCD45限量版)[DMI]》[WAV整轨]