Question

我正在编程类的介绍中，我们的最后一个项目是创建一个句子生成器。要求是我们必须采样输入，将其剥离为小写字母，使用马尔可夫模型确定转移概率（a到e，e到t等），并将它们存储到字典中。例如，e的字典看起来像这样：

e_trans = {＆＃39; em＆＃39;：0.0769，＆＃39; e＆＃39;：0.2307，＆＃39; ea＆＃39;：0.3077，＆＃39; es＆＃39;：0.1538 ，＆＃39;：＆＃39;：0.0769，＆＃39; ee＆＃39;：0.1538}

然后我们必须创建一个使用这些概率创建随机句子的生成器。

我还没有走得太远，因为我甚至不知道从哪里开始获取概率。我们不能使用任何Markov Model包用于python。任何帮助将不胜感激。

我到目前为止的代码是：

import random

inputFile = open("input.txt", 'r')
rawdata = inputFile.read()

rawdata = rawdata.lower()
rawdata = rawdata.replace('-',' ')
data = (' ')

for character in rawdata:
    if ord(character) == 32:
        data += character
    elif ord(character) > 96 and ord(character) < 123:
        data += character

data += ' '

print(data)

S = {}

for letter in data:
    if letter not in S:
        S += letter

print(S)


inputFile.close()

Answer 1

计算每种过渡的数量，并将它们除以过渡总数。

Markov模型和Sentence Generator项目（Python）！

1 个答案: