【问题标题】:Generate a new text using the style of one text and the nouns/verbs of another?使用一个文本的样式和另一个文本的名词/动词生成一个新文本?
【发布时间】:2013-09-03 19:14:31
【问题描述】:

我想生成与markov chain approach would do 类似的看似合理(或不太合理也可以)的无意义文本,但我希望生成文本的名词和动词来自与分析文本不同的来源.

因此,例如,假设文本 1 来自 Little Red Riding Hood,而我的名词/动词列表类似于此处列出的列表:nounsverbs。我正在寻找一种将文本 1 中的部分/全部名词/动词替换为新名词/动词的方法。然后我会从混搭中生成一个新文本(可能使用马尔可夫链方法)。

我猜我需要对文本 1 进行某种初始语法分析,然后可能与插入名词/动词列表的适当编码词进行交换?

【问题讨论】:

  • 在可能的解决方案上取得了一些进展。现在我正在考虑使用自然语言工具包(NLTK)来标记和标记源文本。那么我会看到,一旦我标记了名词和动词,我是否可以通过编程将我自己的一组名词/动词替换为原始的。

标签: nlp artificial-intelligence markov-chains


【解决方案1】:

我不熟悉文本生成,但我建议使用language modelling 方法。您应该查看前 1-2 个讲座以获得灵感:)

您可以尝试创建一个独立于名词和动词的语言模型(即将它们替换为 _noun 和 _verb)。然后您可以尝试根据随机因素从中生成文本,因为建议的模型只计算单词和短语。

我没试过,希望对你有用。

【讨论】:

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