【机器学习】贝叶斯网络实现一个简单的拼写检查

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请用贝叶斯网络实现一个简单的拼写检查
算法步骤：
1)建立一个足够大的文本库
2)对文本库的每一个单词统计其出现频率
3)根据用户输入的单词，得到其所有可能的拼写相近的形式
4)比较所有拼写相近的词在文本库的出现频率。频率最高的那个词，就是正确的拼法

• 首先自己建立文本库（外文文献）
• 计算先验概率
• 计算似然
• 返回最大条件概率的单词

为了简单没有考虑不同特征之间的联合概率，如果是联合概率需要使用图计算，基于概率图（贝叶斯网络），这里仅仅考虑各特征之间独立分布。

代码实践

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 * Created with PyCharm
 * 作者: Laura
 * 日期: 2021/11/6
 * 时间: 18:30
 * 描述: 贝叶斯网络实现一个简单的拼写检查
"""

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

import numpy as np
import pandas as pd

import jieba
import re
import collections

class Bayes():
    def __init__(self,):
        self.dic={
     }
    
    def cut_word(self):
        string=''
        with open('text', 'r', encoding='utf-8') as file:
            for line in file.readlines():
                string+=line
            
        pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') 
        string = re.sub(pattern, '', string) 
        
        seg_list_exact = jieba.cut(string, cut_all = False)
        object_list = []
        remove_words = [u',',u'.',u"'",u' ',u'!',u'It',u'The',u'like',u'//',u'So',u'is',u'are',u'it',u'/'
                       ,u'a',u'b',u'c',u'd',u'e',u'f',u'g',u'h',u'i',u'j',u'k',u'l',u'm',u'n',u'o',u'p',u'q',u'r',u's',u't',u'u',u'v',u'w',u'x',u'y',u'z'
                       ,u'A',u'B',u'C',u'D',u'E',u'F',u'G',u'H',u'I',u'J',u'K',u'L',u'M',u'N',u'O',u'P',u'Q',u'R',u'S',u'T',u'U',u'V',u'W',u'X',u'Y',u'Z'
                       ,u'0',u'1',u'2',u'3',u'4',u'5',u'6',u'7',u'8',u'9',u'10'] 
        
        for word in seg_list_exact:
            if word not in remove_words: 
                object_list.append(word) 
        
        words=[]
        for word in object_list:
            words.append(word)

        word_counts = collections.Counter(object_list) 
        word_counts_top10 = word_counts.most_common(100) 
        
        dic=dict()
        for val in word_counts_top10:
            dic[val[0]]=val[1]
        
        self.dic=dic
        
    def calculate_frequency(self):
        frequency_ = 0.

        for value in self.dic.values():
            frequency_ += value

        self.dic = dict(map(lambda x:[x, [self.dic[x] / frequency_]],self.dic))
    
    def calculate_p_r_c(self,word):
        for key in self.dic.keys():
            count=0.
            len_word=len(word)
            len_key=len(key)
            for num in range(min(len_word,len_key)):
                if key[num]==word[num]:
                    count+=1
            self.dic[key].append(count)
        
    def run(self,word):
        self.cut_word()
        self.calculate_frequency()
        self.calculate_p_r_c(word)
        print(sorted(dict(map(lambda x:[x, self.dic[x][0]*self.dic[x][1]],self.dic)).items(), key=lambda item:item[1],reverse=True)[0][0])
       
model=Bayes()
model.run('appl')