Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章

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前言

首先导入库

import nltkimport random

主体代码

file = open('Text/Walden.txt', 'r')
walden = file.read()
walden = walden.split()def makePairs(arr):
    pairs = []    for i in range(len(arr)):        if i < len(arr) - 1:
            temp = (arr[i], arr[i + 1])
            pairs.append(temp)    return pairsdef generate(cfd, word='the', num=500):
    for i in range(num):        # 用正确计数所示的单词组成一个数组
        arr = []        for j in cfd[word]:            for k in range(cfd[word][j]):
                arr.append(j)
        print(word, end=' ')        # 从条件分布中随机选择单词
        word = arr[int((len(arr)) * random.random())]
pairs = makePairs(walden)
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(pairs)
generate(cfd)

到此，关于“Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

当前名称：Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章
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