10、隐藏的莎士比亚模型：文本生成的探索与挑战

隐藏的莎士比亚模型：文本生成的探索与挑战

莎士比亚的作品与现代文本有着显著的差异，读者很容易察觉到几个世纪前的沉思与当今散文之间的不同。而经过适当训练的隐马尔可夫模型（HMM）也能够捕捉到这两种风格的差异。本文将详细介绍如何在莎士比亚的文本上训练HMM，并利用它生成新的文本。

1. 构建隐马尔可夫模型（HMM）

HMM是基于连续字母的概率构建的。以文本 “So long lives this and this gives life to thee.” 为例，字母 ‘l’ 出现了三次，其中两次后面跟着字母 ‘i’，一次后面跟着字母 ‘o’。因此，在这个小数据集中，字母 ‘l’ 后面跟着字母 ‘o’ 的概率是33%。

在DNA的例子中，HMM是由一系列4×4的矩阵构建的，矩阵的所有16个元素都有显著的值（除了ATG区域）。而在莎士比亚的文本中，有26个小写字母、26个大写字母和标点符号，这样的矩阵大约是55×55，但矩阵会很稀疏。为了降低复杂度，将文本转换为小写，这样仍有39个唯一字符。

与DNA的HMM不同，这里只需要一个矩阵。为了处理稀疏矩阵，将使用Python字典来存储数据。例如，对于字母 ‘l’，信息将存储为 l: [[‘o’,’i’], [1,2]]，其中键是字母，数据是两个列表，第一个列表是后续字母，第二个列表是这些后续字母的计数。

构建这个网络的步骤如下：
1. 加载和清理数据 ：莎士比亚的十四行诗存储在名为 sonnets.txt 的文件中，包含超过96,000个字符。使用以下函数加载数据并将所有字符转换为小写：