计算电影评价在SST和QNLI数据集下的熵率：使用拉普拉斯平滑解决零概率问题

import numpy as np
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import Counter

# Function to compute the per-word entropy rate
def compute_entropy_rate(message, distribution):
    # Convert the message to lowercase
    message = message.lower()
    
    # Calculate the probability of each word in the message
    word_count = len(message.split())
    word_probs = Counter(message.split())
    for word in word_probs:
        word_probs[word] = (word_probs[word] + 1) / (word_count + len(distribution))
    
    # Calculate the entropy rate
    entropy_rate = 0
    for word in word_probs:
        prob = distribution[word] if word in distribution else 1 / (word_count + len(distribution))
        entropy_rate += word_probs[word] * np.log2(prob)
    
    return -entropy_rate

# Get the movie review from a website
def get_movie_review(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    review = soup.find('div', class_='review').text.strip()
    return review

# SST distribution
sst_distribution = {'good': 0.2, 'great': 0.3, 'bad': 0.1, 'terrible': 0.05, 'average': 0.15, 'excellent': 0.2}

# QNLI distribution
qnli_distribution = {'positive': 0.25, 'negative': 0.25, 'neutral': 0.5}

# Get the movie review
review_url = 'https://www.example.com/movie-review'
review = get_movie_review(review_url)

# Compute the entropy rates
sst_entropy_rate = compute_entropy_rate(review, sst_distribution)
qnli_entropy_rate = compute_entropy_rate(review, qnli_distribution)

# Print the results
print('SST Entropy Rate:', sst_entropy_rate)
print('QNLI Entropy Rate:', qnli_entropy_rate)

在本代码中，我们首先定义了一个名为compute_entropy_rate的函数，该函数接收一个文本和一个概率分布作为输入，并计算文本相对于该分布的每个词的熵率。该函数使用拉普拉斯平滑来处理零概率问题。

然后，我们定义了一个名为get_movie_review的函数，该函数接收一个电影评价网站的URL，并返回评价的文本。

接下来，我们定义了SST和QNLI数据集的概率分布。这些分布可以从相应数据集的训练数据中估算得到。

然后，我们使用get_movie_review函数从网站获取一个电影评价。您需要将review_url替换为电影评价网站的实际URL。

最后，我们使用SST和QNLI分布计算电影评价的熵率，并打印结果。

熵率是衡量一串词的平均不确定性或随机性的度量。较高的熵率表明序列中存在更多随机性或不可预测性。在电影评价的背景下，较高的熵率表明评价包含了更多样化的观点或情感。另一方面，较低的熵率表明评价在情感上更加集中或一致。