这篇文章主要介绍“Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章”，在日常操作中，相信很多人在Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python如何使用马尔可夫模型自动生成文章”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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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！
