Sentence Completion using Hidden Markov Models
1.0.0
此腳本的目的是實現三個langauge模型來執行句子完成，即給出一個句子，其中丟失了單詞，從候選單詞列表中選擇正確的單詞。為此問題使用語言模型的方法是一次考慮句子的可能候選單詞，然後詢問語言模型哪個句子的版本是最可能的。
與候選單詞一起完成的句子在此文件中：Question.txt。要完成的單詞用“”表示“ ''候選單詞在線結束（例如天氣/是否）。句子和候選人之間的角色'：'不是Sentece的一部分。要在給定候選單詞的句子上應用語言模型，該腳本用候選單詞代替“ ”。
訓練您的語言模型的文本在此文件中：news-corpus-500k.txt（70MB），這是10億個單詞基準的一小部分。
運行腳本使用：python3 lm.py news-corpus-500k.txt質疑.txt
如果您想在其他一些新聞corpus-500k的語料庫上訓練模型，只需將第二個參數替換為通往自己的語料庫的路徑，您也想在某些不同的句子上測試模型，只需用句子的路徑替換第三章。請記住，要對要測試模型的自定義句子使用相同的模式。
