是否有可能引导马尔可夫链向某些关键词？

Question

我正在为C＃中的软件工程课程编写一个聊天机器人。

我正在使用马尔可夫链生成文本，使用维基百科文章作为语料库。我希望它根据用户的输入以（至少是略微）智能的方式响应用户输入，但我不知道该怎么做。

我目前的想法是，我尝试从用户的输入中提取关键字，然后使用它们来指导句子生成。但由于马尔可夫属性，关键词必须是句子中的第一个单词，这可能看起来很傻。同样，对于n订单链，我每次都必须从用户中提取完全 n个关键字。

生成器的数据是字典，其中键是单词列表，值是与单词组合的单词列表，取决于单词在单词中出现的频率。所以喜欢：

{[word1, word2, ..., wordn]: [(word, weight), (word, weight), ...]}

它适用于命令行测试程序，但我只是为它生成的每个文本位提供n字种子。

我希望有一些方法可以让链更喜欢用户使用的附近单词，而不是用输入中的第一个/最后n个单词播种，或{{1}关键字，或者其他什么。有没有办法做到这一点？

Answer 1

让聊天更智能的一种方法是从用户的输入中识别主题。假设您的Markov大脑也适用于不同的主题。然后构建你的答案，你可以参考下面的字典：

  

{（[word1，word2，...，wordn]，主题）：[（word，weight），（word，weight），...]}

要查找主题，您可以从WikipediaMiner开始。例如，下面是wikify api针对该句子找到的主题及其相应的权重：

  

统计非常困难。对于初学者，你有一些很好的概率论教程吗？

[{'id': 23542, 'title': 'Probability theory', 'weight': 0.9257584778725553},
 {'id': 30746, 'title': 'Theory', 'weight': 0.7408577501980528},
 {'id': 22934, 'title': 'Probability', 'weight': 0.7089442931022307},
 {'id': 26685, 'title': 'Statistics', 'weight': 0.7024251356953044}]

这些已识别的关键词也可能被视为种子。 但是，问答不是那么简单。这种基于马尔可夫的句子生成根本无法理解这个问题。它能做的最好就是提供相关内容。只需2美分。