p(h+|D) = p(h) * p(D|h+) / p(D)  表示一个单词输错的概率 = 单词的词频 * 一个输错单词的可能的正确单词的数量

p(h-|D) = p(h) * p(D|h-) / p(D)

 

第一步：读取词库，通过正则找出每个单词，并统计单词的词频

import  collections, re#找出所有的单词，并且变成小写def word(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())#晒出内容的词频def train(feature):    model = collections.defaultdict(lambda :1)    for f in feature:        model[f] += 1    return modelNWORDS = train(word(open('big.txt').read()))

第二步 : 模拟一个错误单词的其他拼写可能性

alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'# 编辑出其他拼写的可能性def edits1(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 alphabet] + # alteration               [word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet])

第三步： 判断其他拼写是否在词库中

#如果word在词库中就返回def known(word):    return set(w for w in word if w in NWORDS)

第四步： 我们对模拟的其他拼写可能性进行再一次的模拟

#对第一次变换再进行一次,如果存在的话，就返回def known_edits2(word):    return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)

第五步： 进行优先选择，优先是正确的，然后是第一次模拟，然后是第二次模拟，最后是返回该值

def correct(word):    #从前到后进行判断选择    candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]    # 结果中选择概率最大的    return max(candidates, key=lambda w: NWORDS[w])