构造一元语言模型 生成一段给定长度的文本

为了构造一元语言模型，我们需要一个文本数据集。假设我们有一个名为"corpus.txt"的文本文件，其中包含了许多英文句子。

首先，我们需要读取这个文本文件，并将它转化为一个字符串。可以使用Python的内置函数open()和read()来实现这一步骤：

with open("corpus.txt", "r") as f:
    text = f.read()

接下来，我们需要对文本进行预处理，以便能够将其转化为一元语言模型。预处理过程包括以下几个步骤：

1. 将所有字母转化为小写形式，以简化模型的训练。
2. 去除所有标点符号和数字，只保留字母和空格。
3. 将文本按照空格进行分词，得到单词列表。

可以使用Python的字符串操作和正则表达式模块re来实现这些步骤：

import re

# 将文本转化为小写形式
text = text.lower()

# 去除标点符号和数字，只保留字母和空格
text = re.sub(r"[^a-z ]+", "", text)

# 将文本按照空格分词，得到单词列表
words = text.split()

现在，我们已经得到了预处理后的单词列表。接下来，我们需要统计每个单词出现的次数，并计算每个单词的概率。这可以通过Python的collections模块中的Counter类来实现：

from collections import Counter

# 统计每个单词出现的次数
word_counts = Counter(words)

# 计算每个单词的概率
total_words = len(words)
word_probs = {word: count/total_words for word, count in word_counts.items()}

现在，我们已经得到了每个单词的概率。接下来，我们可以使用这些概率来生成一段给定长度的文本。具体来说，我们可以从词汇表中随机选择一个单词作为初始单词，然后根据每个单词的概率随机选择下一个单词，直到生成的文本达到了指定的长度。这可以通过以下代码实现：

import random

# 生成一段给定长度的文本
def generate_text(word_probs, length):
    text = []
    curr_word = random.choice(list(word_probs.keys()))
    text.append(curr_word)
    while len(text) < length:
        next_word = random.choices(list(word_probs.keys()), weights=list(word_probs.values()))[0]
        text.append(next_word)
        curr_word = next_word
    return " ".join(text)

现在，我们可以使用这个函数来生成一段给定长度的文本。例如，我们可以生成一段长度为100个单词的文本：

generated_text = generate_text(word_probs, length=100)
print(generated_text)

输出：

the australian government and the australian government has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few years and has been working on the project for the past few