def func():
model = NGram(log=True)
print(len(model.vocab), len(model.vocab)**2)
model.train(smoothing='interpolation')
# return
# model.train(smoothing='add-k')
test_sents_from_text = [
'Нет, лучше сказать',
'Генерал еще вчера обещал',
'Воображаю, как Мари удивлялась',
# 'Они ей рассказали, что',
# 'князь рассказал всё в подробности',
'я вас сейчас обниму и поцелую',
# 'благодаря хорошей погоде уже распустились все деревья',
]
print('from text:')
for sent in test_sents_from_text:
print(f'probability of "{sent}": {model.probability(sent)}')
test_sents_not_from_text = [
'Машина Тьюринга является расширением',
'интуитивный алгоритм может быть реализован',
'процесс пошагового вычисления, в котором',
'можно вычислить всё, что можно',
]
print('not from text:')
for sent in test_sents_not_from_text:
print(f'probability of "{sent}": {model.probability(sent)}')
def train():
model = NGram(WORDS_BAG_SIZE)
model.train("dataset")
model.save("model.json")
