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本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第2章,第2.9节,作者:Nitin Hardeniya,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
虽然并不是所有的NLP应用都会用到拼写检查器(spellchecker),但的确有些用例是需要执行基本的拼写检查的。我们可以通过纯字典查找的方式来创建一个非常基本的拼写检查器。业界也有专门为此类应用开发的一些增强型的字符串算法,用于一些模糊的字符串匹配。其中最常用的是edit-distance算法。NLTK也为我们提供了多种内置了edit-distance算法的度量模块。
>>>from nltk.metrics import edit_distance>>>edit_distance("rain","shine")3
我们将会在后续章节中更具体地介绍该模块。我们还会看到拼写检查器最优雅的实现代码之一,它出自Peter Norvig之手,这是一段用纯Python实现的、非常易于理解的代码。
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