Python实现马尔可夫链算法——生成随机文本

Python实现马尔可夫链算法——生成随机文本

在自然语言处理的领域中，马尔可夫链是一个经典的概率模型。通过学习原始文本中词语之间的转移概率，我们可以使用马尔可夫过程生成新的“随机”文本。 在这里，我们将探讨如何使用Python实现马尔可夫链算法，以生成随机文本。

算法思路：

1. 将原始文本分成单词或字符；

2. 统计相邻的单词或字符出现的次数，并将它们存储在一个字典中；

3. 构建 Markov Chain 模型，将字典中每个键所对应的值转化为转移概率；

4. 使用已构建好的模型，从初始状态开始，依据转移概率生成新的文本。

代码实现：

以下是 Python 代码的核心部分，实现了马尔可夫链的主要逻辑：

class MarkovChain:
    def __init__(self, corpus