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wzjs 2025/9/10 2:11:00

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Python实例题

题目

Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成

代码实现

import re
import random
import argparse
from collections import defaultdictclass MarkovTextGenerator:def __init__(self, order=2):"""初始化马尔可夫链生成器Args:order: 马尔可夫链的阶数，即使用多少个词作为前缀"""self.order = orderself.model = defaultdict(list)  # 马尔可夫模型：前缀 -> 可能的后续词列表self.start_words = []  # 可能的句子起始词def train(self, text):"""训练马尔可夫链模型Args:text: 用于训练的文本"""# 清理文本并分割成词words = self._tokenize(text)# 构建模型for i in range(len(words) - self.order):# 获取当前前缀（长度为order的词序列）prefix = tuple(words[i:i+self.order])# 获取后续词next_word = words[i + self.order]# 将后续词添加到前缀对应的列表中self.model[prefix].append(next_word)# 记录可能的句子起始词（如果前缀中的第一个词是句首词）if i == 0 or words[i-1] in ['.', '!', '?']:self.start_words.append(prefix)def _tokenize(self, text):"""将文本分割成词，并保留标点符号Args:text: 输入文本Returns:词列表"""# 使用正则表达式分割文本，保留标点符号words = re.findall(r'\w+|[^\w\s]', text)return wordsdef generate(self, length=20, seed=None):"""生成随机文本Args:length: 生成的词数seed: 用于生成的起始词，如果为None则随机选择Returns:生成的文本"""if not self.model:raise ValueError("模型尚未训练，请先调用train方法")# 如果没有提供种子，随机选择一个起始前缀if seed is None:if not self.start_words:prefix = random.choice(list(self.model.keys()))else:prefix = random.choice(self.start_words)else:# 尝试使用用户提供的种子seed_words = self._tokenize(seed)if len(seed_words) < self.order:raise ValueError(f"种子词数量必须至少为{self.order}")prefix = tuple(seed_words[-self.order:])if prefix not in self.model:raise ValueError(f"提供的种子 '{seed}' 不在训练数据中")# 生成文本result = list(prefix)for _ in range(length - self.order):# 如果当前前缀没有可能的后续词，随机选择一个新前缀if not self.model[prefix]:prefix = random.choice(list(self.model.keys()))result.extend(prefix[1:])  # 添加新前缀中除第一个词外的其他词else:# 随机选择一个可能的后续词next_word = random.choice(self.model[prefix])result.append(next_word)# 更新前缀prefix = prefix[1:] + (next_word,)# 将词列表组合成文本return self._detokenize(result)def _detokenize(self, words):"""将词列表重新组合成文本Args:words: 词列表Returns:组合后的文本"""text = ""for i, word in enumerate(words):# 如果是标点符号，直接添加if word in ['.', '!', '?', ',', ';', ':', '"', "'", ')', ']', '}']:text += word# 如果前一个字符是标点符号，在词前添加空格elif i > 0 and words[i-1] in ['(', '[', '{', '"', "'"]:text += wordelse:# 否则在词前添加空格text += " " + word# 去除开头的空格return text.strip()def save_model(self, filename):"""保存训练好的模型到文件Args:filename: 保存的文件名"""import picklewith open(filename, 'wb') as f:pickle.dump({'order': self.order,'model': self.model,'start_words': self.start_words}, f)@classmethoddef load_model(cls, filename):"""从文件加载训练好的模型Args:filename: 模型文件Returns:加载好的MarkovTextGenerator实例"""import picklewith open(filename, 'rb') as f:data = pickle.load(f)generator = cls(order=data['order'])generator.model = data['model']generator.start_words = data['start_words']return generatordef main():parser = argparse.ArgumentParser(description='马尔可夫链文本生成器')parser.add_argument('--input', help='输入文本文件')parser.add_argument('--model', help='模型文件（用于加载或保存）')parser.add_argument('--order', type=int, default=2, help='马尔可夫链阶数（默认2）')parser.add_argument('--length', type=int, default=50, help='生成文本长度（词数）')parser.add_argument('--seed', help='生成文本的起始词')parser.add_argument('--save', action='store_true', help='保存训练好的模型')args = parser.parse_args()if args.input:# 从文件读取文本try:with open(args.input, 'r', encoding='utf-8') as f:text = f.read()except Exception as e:print(f"无法读取文件: {e}")return# 创建并训练生成器generator = MarkovTextGenerator(order=args.order)generator.train(text)# 如果指定了保存选项，保存模型if args.save and args.model:generator.save_model(args.model)print(f"模型已保存到 {args.model}")elif args.model:# 从模型文件加载try:generator = MarkovTextGenerator.load_model(args.model)print(f"已从 {args.model} 加载模型")except Exception as e:print(f"无法加载模型: {e}")returnelse:print("请指定输入文本文件或模型文件")return# 生成并打印文本try:generated_text = generator.generate(length=args.length, seed=args.seed)print("\n生成的文本:")print(generated_text)except Exception as e:print(f"生成文本时出错: {e}")if __name__ == "__main__":main()

实现原理

这个马尔可夫链文本生成器基于以下核心技术实现：

马尔可夫链模型：
- 使用 n-gram 方法，通过前 n 个词预测下一个词
- 模型使用字典存储，键为前缀词元组，值为可能的后续词列表
文本处理：
- 保留标点符号的分词和重组
- 支持自定义文本作为生成起点
模型特性：
- 可配置的马尔可夫链阶数
- 智能识别句子起始词
- 支持模型保存和加载

关键代码解析

模型训练

def train(self, text):words = self._tokenize(text)for i in range(len(words) - self.order):prefix = tuple(words[i:i+self.order])next_word = words[i + self.order]self.model[prefix].append(next_word)# 记录可能的句子起始词if i == 0 or words[i-1] in ['.', '!', '?']:self.start_words.append(prefix)

文本生成

def generate(self, length=20, seed=None):if not self.model:raise ValueError("模型尚未训练")# 选择起始前缀if seed is None:if self.start_words:prefix = random.choice(self.start_words)else:prefix = random.choice(list(self.model.keys()))else:seed_words = self._tokenize(seed)if len(seed_words) < self.order:raise ValueError(f"种子词数量必须至少为{self.order}")prefix = tuple(seed_words[-self.order:])if prefix not in self.model:raise ValueError(f"提供的种子不在训练数据中")# 生成文本result = list(prefix)for _ in range(length - self.order):if not self.model[prefix]:prefix = random.choice(list(self.model.keys()))result.extend(prefix[1:])else:next_word = random.choice(self.model[prefix])result.append(next_word)prefix = prefix[1:] + (next_word,)return self._detokenize(result)

分词与重组

def _tokenize(self, text):words = re.findall(r'\w+|[^\w\s]', text)return wordsdef _detokenize(self, words):text = ""for i, word in enumerate(words):if word in ['.', '!', '?', ',', ';', ':', '"', "'", ')', ']', '}']:text += wordelif i > 0 and words[i-1] in ['(', '[', '{', '"', "'"]:text += wordelse:text += " " + wordreturn text.strip()

使用说明

从文本文件训练并生成：

python markov_text_generator.py --input sample.txt --length 100

使用自定义起始词：

python markov_text_generator.py --input sample.txt --seed "Once upon a time"

调整马尔可夫链阶数：

python markov_text_generator.py --input sample.txt --order 3 --length 50

保存和加载模型：

# 训练并保存模型
python markov_text_generator.py --input sample.txt --model model.pkl --save# 使用保存的模型生成文本
python markov_text_generator.py --model model.pkl --seed "The story"