com.hankcs.hanlp.model.maxent
类 MaxEntModel

java.lang.Object
  继承者 com.hankcs.hanlp.model.maxent.MaxEntModel

public class MaxEntModel
extends Object

最大熵模型,采用双数组Trie树加速,值得拥有

作者:
hankcs

字段摘要
protected  String[] outcomeNames
          事件名
 
构造方法摘要
MaxEntModel()
           
 
方法摘要
static MaxEntModel create(ByteArray byteArray)
          从字节流快速加载
static MaxEntModel create(String path)
          从文件加载,同时缓存为二进制文件
static double[] eval(int[] context, double[] prior, EvalParameters model)
          预测
 double[] eval(String[] context)
          预测分布
 double[] eval(String[] context, double[] outsums)
          预测分布
static MaxEntModel load(String txtPath)
          加载最大熵模型
如果存在缓存的话,优先读取缓存,否则读取txt,并且建立缓存
 List<Pair<String,Double>> predict(Collection<String> context)
          预测分布
 List<Pair<String,Double>> predict(String[] context)
          预测分布
 Pair<String,Double> predictBest(String[] context)
          预测概率最高的分类
 
从类 java.lang.Object 继承的方法
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait
 

字段详细信息

outcomeNames

protected String[] outcomeNames
事件名

构造方法详细信息

MaxEntModel

public MaxEntModel()
方法详细信息

eval

public final double[] eval(String[] context)
预测分布

参数:
context - 环境
返回:
概率数组

predict

public final List<Pair<String,Double>> predict(String[] context)
预测分布

参数:
context -
返回:

predictBest

public final Pair<String,Double> predictBest(String[] context)
预测概率最高的分类

参数:
context -
返回:

predict

public final List<Pair<String,Double>> predict(Collection<String> context)
预测分布

参数:
context -
返回:

eval

public final double[] eval(String[] context,
                           double[] outsums)
预测分布

参数:
context - 环境
outsums - 先验分布
返回:
概率数组

eval

public static double[] eval(int[] context,
                            double[] prior,
                            EvalParameters model)
预测

参数:
context - 环境
prior - 先验概率
model - 特征函数
返回:

create

public static MaxEntModel create(String path)
从文件加载,同时缓存为二进制文件

参数:
path -
返回:

create

public static MaxEntModel create(ByteArray byteArray)
从字节流快速加载

参数:
byteArray -
返回:

load

public static MaxEntModel load(String txtPath)
加载最大熵模型
如果存在缓存的话,优先读取缓存,否则读取txt,并且建立缓存

参数:
txtPath - txt的路径,即使不存在.txt,只存在.bin,也应传入txt的路径,方法内部会自动加.bin后缀
返回:


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