首先看一下来自Wolfram的定义
马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合(t贯穿0,1,...),给定当前的状态,未来与过去条件独立。
Wikipedia的定义更清楚一点儿
...马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程...[这意味着]状态改变是概率性的,未来的状态仅仅依赖当前的状态。
马尔可夫链具有多种用途,现在让我看一下如何用它生产看起来像模像样的胡言乱语。
算法如下,
- 找一个作为语料库的文本,语料库用于选择接下来的转换。
- 从文本中两个连续的单词开始,最后的两个单词构成当前状态。
- 生成下一个单词的过程就是马尔可夫转换。为了生成下一个单词,首先查看语料库,查找这两个单词之后跟着的单词。从它们中随机选择一个。
- 重复2,直到生成的文本达到需要的大小。
代码如下
import random class Markov(object): def __init__(self, open_file): self.cache = {} self.open_file = open_file self.words = self.file_to_words() self.word_size = len(self.words) self.database() def file_to_words(self): self.open_file.seek(0) data = self.open_file.read() words = data.split() return words def triples(self): """ Generates triples from the given data string. So if our string were "What a lovely day", we'd generate (What, a, lovely) and then (a, lovely, day). """ if len(self.words) < 3: return for i in range(len(self.words) - 2): yield (self.words[i], self.words[i+1], self.words[i+2]) def database(self): for w1, w2, w3 in self.triples(): key = (w1, w2) if key in self.cache: self.cache[key].append(w3) else: self.cache[key] = [w3] def generate_markov_text(self, size=25): seed = random.randint(0, self.word_size-3) seed_word, next_word = self.words[seed], self.words[seed+1] w1, w2 = seed_word, next_word gen_words = [] for i in xrange(size): gen_words.append(w1) w1, w2 = w2, random.choice(self.cache[(w1, w2)]) gen_words.append(w2) return ' '.join(gen_words)
为了看到一个示例结果,我们从古腾堡计划中拿了沃德豪斯的《My man jeeves》作为文本,示例结果如下。
In [1]: file_ = open('/home/shabda/jeeves.txt') In [2]: import markovgen In [3]: markov = markovgen.Markov(file_) In [4]: markov.generate_markov_text() Out[4]: 'Can you put a few years of your twin-brother Alfred, who was apt to rally round a bit. I should strongly advocate the blue with milk'
[如果想执行这个例子,请下载jeeves.txt和markovgen.py
马尔可夫算法怎样呢?
- 最后两个单词是当前状态。
- 接下来的单词仅仅依赖最后两个单词,也就是当前状态。
- 接下来的单词是从语料库的统计模型中随机选择的。
这是一个示例文本。
复制代码 代码如下:"The quick brown fox jumps over the brown fox who is slow jumps over the brown fox who is dead."
这个文本对应的语料库像这样,
{('The', 'quick'): ['brown'], ('brown', 'fox'): ['jumps', 'who', 'who'], ('fox', 'jumps'): ['over'], ('fox', 'who'): ['is', 'is'], ('is', 'slow'): ['jumps'], ('jumps', 'over'): ['the', 'the'], ('over', 'the'): ['brown', 'brown'], ('quick', 'brown'): ['fox'], ('slow', 'jumps'): ['over'], ('the', 'brown'): ['fox', 'fox'], ('who', 'is'): ['slow', 'dead.']}
现在如果我们从"brown fox"开始,接下来的单词可以是"jumps"或者"who"。如果我们选择"jumps",然后当前的状态就变成了"fox jumps",再接下的单词就是"over",之后依此类推。
提示
- 我们选择的文本越大,每次转换的选择更多,生成的文本更好看。
- 状态可以设置为依赖一个单词、两个单词或者任意数量的单词。随着每个状态的单词数的增加,生成的文本更不随机。
- 不要去掉标点符号等。它们会使语料库更具代表性,随机文本更好看。
Python
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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