Python实现文章自动生成

下面的Python程序实现了通过从网页抓取一篇文章，然后根据这篇文章来生成新的文章，这其中的原理就是基于概率统计的文本分析。

过程大概就是网页抓取数据->统计分析->生成新文章。网页抓取数据是通过BeautifulSoup库来抓取网页上的文本内容。统计分析这个首先需要使用ngram模型来把文章进行分词并统计频率。因为文章生成主要依据马尔可夫模型，所以使用了2-gram，这样可以统计出一个单词出现在另一个单词后的概率。生成新文章是基于分析大量随机事件的马尔可夫模型。随机事件的特点是在一个离散事件发生之后，另一个离散事件将在前一个事件的条件下以一定的概率发生。

fromurllib.requestimporturlopen

fromrandomimportrandint

frombs4importBeautifulSoup

importre

defwordListSum(wordList):

sum=0

forword,valueinwordList.items():

sum=sum+value

returnsum

defretrieveRandomWord(wordList):

randomIndex=randint(1,wordListSum(wordList))

forword,valueinwordList.items():

randomIndex-=value

ifrandomIndex<=0:

returnword

defbuildWordDict(text):

text=re.sub('(\n|\r|\t)+',"",text)

text=re.sub('\"',"",text)

punctuation=[',','.',';',':']

forsymbolinpunctuation:

text=text.replace(symbol,""+symbol+"")

words=text.split('')

words=[wordforwordinwordsifword!=""]

wordDict={}

foriinrange(1,len(words)):

ifwords[i-1]notinwordDict:

wordDict[words[i-1]]={}

ifwords[i]notinwordDict[words[i-1]]:

wordDict[words[i-1]][words[i]]=0

wordDict[words[i-1]][words[i]]=wordDict[words[i-1]][words[i]]+1

returnwordDict

defrandomFirstWord(wordDict):

randomIndex=randint(0,len(wordDict))

returnlist(wordDict.keys())[randomIndex]

html=urlopen("http://www.guancha.cn/america/2017_01_21_390488_s.shtml")

bsObj=BeautifulSoup(html,"lxml")

ps=bsObj.find("div",{"id":"cmtdiv3523349"}).find_next_siblings("p");

content=""

forpinps:

content=content+p.get_text()

text=bytes(content,"UTF-8")

text=text.decode("ascii","ignore")

wordDict=buildWordDict(text)

length=100

chain=""

currentWord=randomFirstWord(wordDict)

foriinrange(0,length):

chain+=currentWord+""

currentWord=retrieveRandomWord(wordDict[currentWord])

print(chain)

buildWordDict(text)函数接收文本内容，生成的内容如下

{‘itself’:{‘,’:1},‘night’:{‘sky’:1},‘You’:{‘came’:1,‘will’:1},‘railways’:{‘all’:1},‘government’:{‘while’:1,‘,’:1,‘is’:1},‘you’:{‘now’:1,‘open’:1,‘down’:1,‘with’:1,‘.’:6,‘,’:1,‘that’:1},

主要就是生成一个字典，键是文章中所有出现的词语，值其实也是一个字典，这个字典是所有直接出现在键后边的词语及其出现的频率。这个函数就是ngram模型思想的运用。

retrieveRandomWord(wordList)函数的wordList代表的是出现在上一个词语后的词语列表及其频率组成的字典，然后根据统计的概率随机生成一个词。这个函数是马尔可夫模型的思想运用。

然后运行这个程序会生成一个长度为100的文章，如下面所示

fail.Wewillstirourselves,butwewillneverbefore.Donotshareoneheartandpleasantitbackourjobs.Weareinfusedwiththeorderlyandrailwaysallofthegangsandrobbedourjobsfortheirsuccesswilldeterminethecivilizedworld.Wewilltheirsuccesswillbeagreatmenandhighwaysandmillionstoallbleedtheworld.Itbelongstogreatnationalefforttodefendourproducts,constantlycomplaining,D.Wewillbeignoredagain.ItbelongstoharnesstheexpenseofAmerica.

生成的文章看起来语法混乱，这也难怪，因为只是抓取分析统计了一篇的文章。我想如果可以抓取足够多的英文文章，数据集足够大那么语法准确度会大大提高。

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