自己学習のメモです。

まず、scikit-learn ライブラリをインストールする。

pip install scikit-learn

下記の様なシンプルな辞書を作成。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from collections import Counter

class Dictionary:
    def __init__(self):
        self.vectorizer = CountVectorizer()
        self.classifier = DecisionTreeClassifier()
        self.words = []
        self.counts = Counter()

    def add_word(self, word):
        self.words.append(word)
        self.counts[word] += 1
        X = self.vectorizer.fit_transform(self.words)
        y = self.vectorizer.get_feature_names()
        self.classifier.fit(X, y)

    def predict(self, word):
        return self.classifier.predict(self.vectorizer.transform([word]))

scikit-learnのDecisionTreeClassifierを使用して検索された単語を分類するDictionaryクラスを定義。
add_word メソッドは、辞書に新しい単語を追加するために使用。
predict メソッドは、指定された単語の予測するために使用。
このメソッドは単語を入力として受け取り、それをCountVectorizerを使用して変換してから、それをDecisionTreeClassifierに渡し、予測された単語を取得する。

Dictionary クラスの使用例は下記の通り。

dictionary = Dictionary()

dictionary.add_word("apple")
dictionary.add_word("banana")
dictionary.add_word("cherry")

print(dictionary.predict("apple"))
# Output: ['apple']

print(dictionary.predict("berry"))
# Output: ['cherry']