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這篇文章給大家介紹如何使用Python生成基于馬爾可夫鏈的偽隨機文本，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
首先看一下來自Wolfram的定義
馬爾可夫鏈是隨機變量{X_t}的集合（t貫穿0,1,...），給定當前的狀態，未來與過去條件獨立。
Wolfram的定義更清楚一點兒
...馬爾可夫鏈是具有馬爾可夫性質的隨機過程...[這意味著]狀態改變是概率性的，未來的狀態僅僅依賴當前的狀態。
馬爾可夫鏈具有多種用途，現在讓我看一下如何用它生產看起來像模像樣的胡言亂語。
算法如下,
找一個作為語料庫的文本，語料庫用于選擇接下來的轉換。
從文本中兩個連續的單詞開始，最后的兩個單詞構成當前狀態。
生成下一個單詞的過程就是馬爾可夫轉換。為了生成下一個單詞，首先查看語料庫，查找這兩個單詞之后跟著的單詞。從它們中隨機選擇一個。
重復2，直到生成的文本達到需要的大小。
代碼如下:
為了看到一個示例結果，我們從古騰堡計劃中拿了沃德豪斯的《My man jeeves》作為文本，示例結果如下。
馬爾可夫算法怎樣呢？
最后兩個單詞是當前狀態。
接下來的單詞僅僅依賴最后兩個單詞，也就是當前狀態。
接下來的單詞是從語料庫的統計模型中隨機選擇的。
這是一個示例文本。
這個文本對應的語料庫像這樣，
現在如果我們從"brown fox"開始，接下來的單詞可以是"jumps"或者"who"。如果我們選擇"jumps"，然后當前的狀態就變成了"fox jumps"，再接下的單詞就是"over"，之后依此類推。
提示
我們選擇的文本越大，每次轉換的選擇更多，生成的文本更好看。
狀態可以設置為依賴一個單詞、兩個單詞或者任意數量的單詞。隨著每個狀態的單詞數的增加，生成的文本更不隨機。
不要去掉標點符號等。它們會使語料庫更具代表性，隨機文本更好看。
關于如何使用Python生成基于馬爾可夫鏈的偽隨機文本就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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