针对SST和QNLI两个数据集的概率分布通过电影评价分别计算在SST和QNLI概率分布下的熵率同时考虑零概率情况并分析所计算的熵率结果PROBLEM 5 – Entropy Rate 20 pts Write a python function that computes the per-word entropy rate of a message relative to a specific p

首先，我们需要创建SST和QNLI数据集的概率分布。假设我们已经有了这两个数据集的概率分布，可以使用以下python函数来计算信息熵率：

import math

def entropy_rate(message, distribution):
    entropy = 0
    for word in message:
        if word in distribution:
            prob = distribution[word]
            entropy += prob * math.log2(prob)
        else:
            # 处理零概率情况
            entropy += 0
    return -entropy / len(message)

然后，我们可以从网上找一篇最新的电影评价，将其转换为一个字符串，并使用上述函数计算在SST和QNLI概率分布下的熵率。

# 假设我们已经得到了电影评价字符串
movie_review = "This movie is amazing. The acting is superb and the plot is captivating."

# 假设我们已经有了SST和QNLI数据集的概率分布
sst_distribution = {'This': 0.2, 'movie': 0.1, 'is': 0.1, 'amazing.': 0.2, 'The': 0.1, 'acting': 0.1, 'superb': 0.1, 'and': 0.1, 'the': 0.1, 'plot': 0.1, 'captivating.': 0.1}
qnli_distribution = {'This': 0.1, 'movie': 0.2, 'is': 0.1, 'amazing.': 0.1, 'The': 0.1, 'acting': 0.1, 'superb': 0.1, 'and': 0.1, 'the': 0.1, 'plot': 0.1, 'captivating.': 0.1}

# 计算在SST和QNLI概率分布下的熵率
sst_entropy_rate = entropy_rate(movie_review.split(), sst_distribution)
qnli_entropy_rate = entropy_rate(movie_review.split(), qnli_distribution)

print("SST熵率:", sst_entropy_rate)
print("QNLI熵率:", qnli_entropy_rate)

这样我们就可以得到在SST和QNLI概率分布下的熵率结果。

分析结果，可以发现，熵率越高，表示信息的不确定性越大，即文本中的单词分布越均匀。相反，熵率越低，表示信息的不确定性越小，即文本中的单词分布越集中。因此，通过计算熵率，我们可以了解到电影评价中的单词分布情况，进而了解该评价的多样性和一致性。