用外行的术语解释马尔可夫链算法

Question

我不太了解这个马尔可夫...需要两个词的前缀，后缀保存了它们的列表并随机单词？

    /* Copyright (C) 1999 Lucent Technologies */
/* Excerpted from 'The Practice of Programming' */
/* by Brian W. Kernighan and Rob Pike */

#include <time.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <deque>
#include <map>
#include <vector>

using namespace std;

const int  NPREF = 2;
const char NONWORD[] = "\n";    // cannot appear as real line: we remove newlines
const int  MAXGEN = 10000; // maximum words generated

typedef deque<string> Prefix;

map<Prefix, vector<string> > statetab; // prefix -> suffixes

void        build(Prefix&, istream&);
void        generate(int nwords);
void        add(Prefix&, const string&);

// markov main: markov-chain random text generation
int main(void)
{
    int nwords = MAXGEN;
    Prefix prefix;  // current input prefix

    srand(time(NULL));
    for (int i = 0; i < NPREF; i++)
        add(prefix, NONWORD);
    build(prefix, cin);
    add(prefix, NONWORD);
    generate(nwords);
    return 0;
}

// build: read input words, build state table
void build(Prefix& prefix, istream& in)
{
    string buf;

    while (in >> buf)
        add(prefix, buf);
}

// add: add word to suffix deque, update prefix
void add(Prefix& prefix, const string& s)
{
    if (prefix.size() == NPREF) {
        statetab[prefix].push_back(s);
        prefix.pop_front();
    }
    prefix.push_back(s);
}

// generate: produce output, one word per line
void generate(int nwords)
{
    Prefix prefix;
    int i;

    for (i = 0; i < NPREF; i++)
        add(prefix, NONWORD);
    for (i = 0; i < nwords; i++) {
        vector<string>& suf = statetab[prefix];
        const string& w = suf[rand() % suf.size()];
        if (w == NONWORD)
            break;
        cout << w << "\n";
        prefix.pop_front(); // advance
        prefix.push_back(w);
    }
}

Answer 1

根据维基百科的说法，马尔可夫链是一个随机过程，下一个状态取决于先前的状态。这很难理解，所以我会尝试更好地解释它：

您正在看的东西似乎是生成基于文本的马尔可夫链的程序。从本质上讲，算法如下：

1. 将文本主体分为令牌（单词，标点符号）。
2. 构建频率表。这是一个数据结构，对于文本中的每个单词，您都有一个条目（键）。该键映射到另一个数据结构，该数据结构基本上是遵循此单词（键）及其频率的所有单词的列表。
3. 生成马尔可夫链。为此，您选择一个起点（从频率表中的键），然后随机选择另一个状态要转到（下一个单词）。您选择的下一个单词取决于其频率（因此有些单词比其他单词更可能）。之后，您将此新词用作钥匙并重新开始。

例如，如果您查看此解决方案的第一句话，则可以提出以下频率表：

According: to(100%)
to:        Wikipedia(100%)
Wikipedia: ,(100%)
a:         Markov(50%), random(50%)
Markov:    Chain(100%)
Chain:     is(100%)
is:        a(33%), dependent(33%), ...(33%)
random:    process(100%)
process:   with(100%)
.
.
.
better:    :(100%)

从本质上讲，从一个状态到另一种状态的状态过渡是基于概率的。在基于文本的马尔可夫链的情况下，过渡概率基于所选单词之后单词的频率。因此，选定的单词表示先前的状态，频率表或单词表示（可能的）连续状态。如果您知道先前的状态（这是获得正确的频率表），则可以找到连续的状态，因此这符合连续状态取决于先前状态的定义。

无耻的插头 - 我写了一个程序以在Perl中进行此操作。你可以阅读 这里.

Answer 2

马尔可夫连锁店是州机器，州过渡是概率。

字：鸡肉；可能的下一个单词：10％ - IS; 30％ - 是； 50％ - 腿； 10％ - 运行；

然后，您只需随机选择下一个单词或通过一些轮盘赌轮选择。您可以从一些输入文本中获得这些概率。