怎么使用Python pomegranate库实现基于贝叶斯网络拼写检查器

import re# 读取文本并进行预处理with open('big.txt') as f:    texts = f.readlines()# 清洗数据，去掉数字和标点符号words = []for t in texts:    words += re.findall(r'w+', t.lower())

from pomegranate import *# 建立隐因节点correct_spell = State(DiscreteDistribution(dict.fromkeys(words, 1)), name='Correct_Spelling')# 建立观察节点（错误拼写和正确拼写）letter_dist = {}for w in words:    for l in w:        if l not in letter_dist:            letter_dist[l] = len(letter_dist)error_spelling = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Error_Spelling')correct_spelling_observed = State(DiscreteDistribution(letter_dist), name='Correct_Spelling_Observed')# 建立连边关系model = BayesianNetwork('Spelling Correction')model.add_states(correct_spell, error_spelling, correct_spelling_observed)model.add_edge(correct_spell, error_spelling)model.add_edge(correct_spell, correct_spelling_observed)model.bake()

# 利用语料库训练贝叶斯网络for word in words:    model.predict(word)# 打印结果（即每个字母在不同位置出现的统计概率）print(error_spelling.distribution.parameters[0])

from pomegranate import *# 定义输入单词test_word = 'speling'# 将输入单词转换为列表letters = list(test_word)# 遍历该输入单词中的所有字母，并将每个字母的错误概率加起来（实际上就是计算“错误观察”节点的联合概率）error_prob = sum([error_spelling.distribution.probability(l) for l in letters])# 构建“正确观察”节点的联合概率矩阵correct_prob = [[''.join(letters[k:j]) for j in range(k+1, len(letters)+1)] for k in range(len(letters))]# 利用Viterbi算法查找最优路径（即最可能的正确单词）corrected_word = max(model.viterbi(correct_prob)[1], key=lambda x: x[1])[0]# 打印结果print('Original word:', test_word)print('Corrected word:', corrected_word)