百科狗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
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