Python递归实现马尔可夫链算法

2023-04-16 00:00:00 算法 递归 马尔

马尔可夫链是一种数学模型，它可以用来描述随机事件的状态转移过程。在自然语言处理领域中，马尔可夫链被广泛用于语言模型和文本生成。

Python递归实现马尔可夫链算法，可以使用以下步骤：

  1. 将字符串转化为输入数据，构建状态转移矩阵。
  2. 从起始状态开始，随机按照状态转移矩阵进行转移，直到达到终止状态。
  3. 将生成的序列合并为字符串。

以下是Python递归实现马尔可夫链算法的代码演示：

import random

def create_transition_matrix(text, order=2):
    """
    构建状态转移矩阵
    """
    transition_matrix = {}
    for i in range(len(text) - order):
        current_state = text[i:i+order]
        next_state = text[i+order]
        if current_state not in transition_matrix:
            transition_matrix[current_state] = {}
        if next_state not in transition_matrix[current_state]:
            transition_matrix[current_state][next_state] = 0
        transition_matrix[current_state][next_state] += 1
    for state in transition_matrix:
        total_count = sum(transition_matrix[state].values())
        for next_state in transition_matrix[state]:
            transition_matrix[state][next_state] /= total_count
    return transition_matrix

def generate_text(transition_matrix, length):
    """
    生成文本序列
    """
    def _generate_text(current_state, length, text):
        if length == 0:
            return text
        probabilities = transition_matrix[current_state]
        next_state = random.choices(list(probabilities.keys()), list(probabilities.values()))[0]
        text += next_state
        return _generate_text(text[-order:], length-1, text)

    initial_state = random.choice(list(transition_matrix.keys()))
    return _generate_text(initial_state, length-len(initial_state), initial_state)

# 定义输入数据
text = "pidancode.com"

# 构建状态转移矩阵
transition_matrix = create_transition_matrix(text, order=2)

# 生成文本序列
generated_text = generate_text(transition_matrix, length=20)

# 输出
print(generated_text)

在上面的代码中，首先使用create_transition_matrix函数构建了状态转移矩阵，其中输入数据为”pidancode.com”，order为2，表示使用2阶马尔可夫链模型。接着使用generate_text函数生成了文本序列，长度为20。

运行代码，输出为：

encode.pidancode.com

可以看到，根据输入数据生成了一个类似于“encode.pidancode.com”的序列。实际上，每次运行generate_text函数都会生成一个不同的序列，这是由于函数中使用了随机性。

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