글자 크기와 임의 문자로 된 마코프 체인

Question

.txt 파일의 서적 빈도를 사용하여 임의의 텍스트를 생성하여 각각의 새 문자 (string.lowercase + ' ')가 이전 문자에 종속되도록하고 싶습니다.

마르코프 체인을 사용하려면 어떻게해야합니까? 또는 각 문자에 대해 조건부 주파수를 갖는 27 개의 배열을 사용하는 것이 더 간단합니까?

Answer 1

내가 txt 파일에 책에서 편지 주파수를 사용하여 임의의 텍스트를 생성하고 싶은

축적하기 위해 주파수를 collections.Counter 사용을 고려 한 번에.

어떻게 마크로프 체인을 사용합니까? 아니면 2735 배열 을 각 문자에 대한 조건부 주파수와 함께 사용하는 것이 더 간단합니까?

두 문장은 동일합니다. 마르코프 체인은 무엇입니까하고 있습니다. 조건부 주파수가있는 27 개의 배열은 입니다. 어떻게 하시겠습니까?.

from collections import defaultdict, Counter 
from itertools import ifilter 
from random import choice, randrange 

def pairwise(iterable): 
    it = iter(iterable) 
    last = next(it) 
    for curr in it: 
     yield last, curr 
     last = curr 

valid = set('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ') 

def valid_pair((last, curr)): 
    return last in valid and curr in valid 

def make_markov(text): 
    markov = defaultdict(Counter) 
    lowercased = (c.lower() for c in text) 
    for p, q in ifilter(valid_pair, pairwise(lowercased)): 
     markov[p][q] += 1 
    return markov 

def genrandom(model, n): 
    curr = choice(list(model)) 
    for i in xrange(n): 
     yield curr 
     if curr not in model: # handle case where there is no known successor 
      curr = choice(list(model)) 
     d = model[curr] 
     target = randrange(sum(d.values())) 
     cumulative = 0 
     for curr, cnt in d.items(): 
      cumulative += cnt 
      if cumulative > target: 
       break 

model = make_markov('The qui_.ck brown fox') 
print ''.join(genrandom(model, 20)) 

Answer 2

각 문자가 이전 문자에만 의존하는 경우 모든 27^2 쌍의 문자에 대한 확률을 계산할 수 있습니다. 텍스트 파일을 통해 두 글자를 반복 할 때