在Python上基于Markov鏈生成偽隨機(jī)文本的教程
首先看一下來自Wolfram的定義
馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機(jī)變量{X_t}的集合(t貫穿0,1,...),給定當(dāng)前的狀態(tài),未來與過去條件獨(dú)立。
Wikipedia的定義更清楚一點(diǎn)兒
...馬爾可夫鏈?zhǔn)蔷哂旭R爾可夫性質(zhì)的隨機(jī)過程...[這意味著]狀態(tài)改變是概率性的,未來的狀態(tài)僅僅依賴當(dāng)前的狀態(tài)。
馬爾可夫鏈具有多種用途,現(xiàn)在讓我看一下如何用它生產(chǎn)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(zhuǎn)換。
- 從文本中兩個連續(xù)的單詞開始,最后的兩個單詞構(gòu)成當(dāng)前狀態(tài)。
- 生成下一個單詞的過程就是馬爾可夫轉(zhuǎn)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(jī)選擇一個。
- 重復(fù)2,直到生成的文本達(dá)到需要的大小。
代碼如下
import random class Markov(object): def __init__(self, open_file): self.cache = {} self.open_file = open_file self.words = self.file_to_words() self.word_size = len(self.words) self.database() def file_to_words(self): self.open_file.seek(0) data = self.open_file.read() words = data.split() return words def triples(self): """ Generates triples from the given data string. So if our string were "What a lovely day", we'd generate (What, a, lovely) and then (a, lovely, day). """ if len(self.words) < 3: return for i in range(len(self.words) - 2): yield (self.words[i], self.words[i+1], self.words[i+2]) def database(self): for w1, w2, w3 in self.triples(): key = (w1, w2) if key in self.cache: self.cache[key].append(w3) else: self.cache[key] = [w3] def generate_markov_text(self, size=25): seed = random.randint(0, self.word_size-3) seed_word, next_word = self.words[seed], self.words[seed+1] w1, w2 = seed_word, next_word gen_words = [] for i in xrange(size): gen_words.append(w1) w1, w2 = w2, random.choice(self.cache[(w1, w2)]) gen_words.append(w2) return ' '.join(gen_words)
為了看到一個示例結(jié)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(jié)果如下。
In [1]: file_ = open('/home/shabda/jeeves.txt') In [2]: import markovgen In [3]: markov = markovgen.Markov(file_) In [4]: markov.generate_markov_text() Out[4]: 'Can you put a few years of your twin-brother Alfred, who was apt to rally round a bit. I should strongly advocate the blue with milk'
[如果想執(zhí)行這個例子,請下載jeeves.txt和markovgen.py
馬爾可夫算法怎樣呢?
- 最后兩個單詞是當(dāng)前狀態(tài)。
- 接下來的單詞僅僅依賴最后兩個單詞,也就是當(dāng)前狀態(tài)。
- 接下來的單詞是從語料庫的統(tǒng)計模型中隨機(jī)選擇的。
這是一個示例文本。
這個文本對應(yīng)的語料庫像這樣,
{('The', 'quick'): ['brown'], ('brown', 'fox'): ['jumps', 'who', 'who'], ('fox', 'jumps'): ['over'], ('fox', 'who'): ['is', 'is'], ('is', 'slow'): ['jumps'], ('jumps', 'over'): ['the', 'the'], ('over', 'the'): ['brown', 'brown'], ('quick', 'brown'): ['fox'], ('slow', 'jumps'): ['over'], ('the', 'brown'): ['fox', 'fox'], ('who', 'is'): ['slow', 'dead.']}
現(xiàn)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(dāng)前的狀態(tài)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(zhuǎn)換的選擇更多,生成的文本更好看。
- 狀態(tài)可以設(shè)置為依賴一個單詞、兩個單詞或者任意數(shù)量的單詞。隨著每個狀態(tài)的單詞數(shù)的增加,生成的文本更不隨機(jī)。
- 不要去掉標(biāo)點(diǎn)符號等。它們會使語料庫更具代表性,隨機(jī)文本更好看。
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