馬爾科夫鏈是一種隨機模型，能根據先前的事件單獨預測一個時間。

用馬爾科夫鏈生成文本也是采用了相同的理念，努力找到一個詞出現在另一個詞後面的概率。

代碼包含兩部分，一個用來訓練，一個用來生成

#!/usr/bin/env python
# coding:utf8
# author:Z time:2018/10/27

import random
#訓練模型
model={‘START‘: [‘i‘, ‘you‘], ‘i‘: [‘like‘], ‘like‘: [‘to‘], ‘to‘: [‘eat‘], ‘you‘: [‘eat‘], ‘eat‘: [‘apples‘,‘oranges
 
‘],‘END‘: [‘apples‘,‘oranges‘]}
#上面的模型詞典中還有兩個術語：“起始”（START）和“結束”（END），它們表示一個生成的句子的起始詞和結束詞
#生成雞湯句
generated = []
while True:
    if not generated:
        words = model[‘START‘]#[‘i‘, ‘you‘]
    elif generated[-1] in model[‘END‘]:
        break
    else:
        words 
 
= model[generated[-1]]
    generated.append(random.choice(words))
    print(generated)

使用馬爾科夫鏈生成文本