使用python进行文本生成-自动写作(利用Python的Markov Chain（马尔可夫链）模型来生成文本)。给出我完整的代码 使用nltk

当然，使用Python和NLTK库创建基于马尔可夫链的文本生成器是一个有趣的项目。首先，你需要安装必要的库，包括NLTK和一些额外的数据处理工具。以下是使用NLTK实现简单马尔可ov链文本生成的完整代码示例：

# 导入所需的模块
import nltk
from nltk.corpus import gutenberg
import random

# 下载gutenberg数据集，如果尚未下载
nltk.download('gutenberg')

# 定义函数，计算给定单词序列的概率
def get_transition_probability(text, order=2):
    words = text.split()
    chain = dict()
    for i in range(len(words) - order):
        current_state = tuple(words[i:i+order])
        next_word = words[i+order]
        if current_state not in chain:
            chain[current_state] = {}
        if next_word not in chain[current_state]:
            chain[current_state][next_word] = 0
        chain[current_state][next_word] += 1
    total_words = sum(chain.values())
    return {k: v / total_words for k, v in chain.items()}

# 主体部分
def generate_text(model, length=100, start_string=""):
    if not start_string:
        # 选择一个起始字符串作为种子
        start_string = random.choice(list(model.keys()))
    
    generated_text = list(start_string)
    state = tuple(generated_text[-order:])
    
    for _ in range(length):
        if state not in model:
            break  # 如果状态不存在，则提前结束
        candidate = random.choices(
            list(model[state].keys()), 
            weights=list(model[state].values()), 
            k=1)[0]
        generated_text.append(candidate)
        state = tuple(generated_text[-order:])

    return ' '.join(generated_text)

# 设置模型的阶数（这里假设是2）
order = 2
text = gutenberg.raw("bible-kjv.txt")  # 使用《圣经》文本作为输入
model = get_transition_probability(text, order)

# 生成新的文本
generated_text = generate_text(model, length=500, start_string="In the beginning")
print("Generated Text:")
print(generated_text)

在这个例子中，我们从`gutenberg`数据集中选择了《圣经》的英文版作为训练数据。你可以根据需要替换其他文本。运行此代码后，会生成一段由马尔可夫链模型自动生成的新文本。