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模仿文章生成器python（python如何仿写文章）

发布时间：2023-04-16 08:53:31 稿源：创意岭阅读： 102

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于模仿文章生成器python的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

本文目录:

自媒体伪原创文章生成器软件？
如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要
python制作伪原创文章？

模仿文章生成器python（python如何仿写文章）

自媒体伪原创文章生成器软件？

自媒体伪原创文章生成器推荐：

第1个：搭画快写

搭画快写是国内专业的AI原创内容写作平台，它基于强大的4.0-6.0自然语言模型，从写作、批量写作、一键发布、批量发布、文字加粗、自动配图、AI智能封面设计、自动外链等全流程一键搞定。搭画快写可以让软文、论文、视频脚本、评论、小说、电商产品介绍、企业公司品牌介绍等一键生成。搭画快写目前也是国内AI人工智能企业营销服务领先的平台。

第2个：触站

触站是结合AI绘画、AI文章自动生成为一体的综合性AI人工智能内容生成平台，它通过使用AI技术来提供一站式内容创作服务，从AI绘画、AI原创文章、AI视频、AI设计到AI声音，全方位为个人和企业提供一站式内容解决方案。

第3个：文心一言

文心一言是一家专注于AI文章创作的企业文化服务商，旨在为企业提供高效率、高质量、高性价比的文案输出。作为一家AI企业级写作平台，它具备丰富的自然语言处理技术，在文章的选题、结构、语法等方面具有的完全的自主能力，可以无需人工介入就能自动生成符合企业需求的各种文本创作。

第4个：轻微课

轻微课是一款可以快速生成微课视频内容的AI平台，它基于深度学习算法，通过自动抽取并整理互联网上的视频、音频、图文等信息资源，基于业务数据模型生成符合企业需求的微课。平台用户可以根据具体的业务需求，快速生成和发布符合企业风格的微课视频。

如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要

应用1：关键词自动生成

核心思想是对于某个文档中的某个词，计算其在这个文档中的标准化TF值，然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里，标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果，并避免某些极端情况的出现。这个词的TF-IDF值便等于TF*IDF。对于这个文档中的所有词计算它们的TF-IDF值，并按照由高到低的顺序进行排序，由此我们便可以提取我们想要的数量的关键词。

TF-IDF的优点是快捷迅速，结果相对来说比较符合实际情况。缺点是当一篇文档中的两个词的IDF值相同的时候，出现次数少的那个词有可能更为重要。再者，TF-IDF算法无法体现我词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。存在的解决办法是对文章的第一段和每段的第一句话给予比较大的权重。

应用2：计算文本相似度

明白了对于每个词，如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值，那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。要计算两个文本的相似度，只需要计算余弦即可，余弦值越大，两个文本便越相似。

应用3：自动摘要

2007年，美国学者的论文<A Survey on Automatic Text Summarization>总结了目前的自动摘要算法，其中很重要的一种就是词频统计。这种方法最早出自1958年IBM公司一位科学家的论文<The Automatic Creation of Literature Abstracts>。这位科学家认为，文章的信息都包含在句子中，有的句子包含的信息多，有的句子包含的信息少。自动摘要就是找出那些包含信息最多的句子。那么句子的信息量怎么衡量呢？论文中采用了关键词来衡量。如果包含的关键词越多，就说明这个句子越重要，这位科学家提出用Cluster的来表示关键词的聚集。所谓簇，就是包含多个关键词的句子片段。

以第一个图为例，其中的cluster一共有7个词，其中4个是关键词。因此它的重要性分值就等于(4*4)/7=2.3。然后，找出包含cluster重要性分值最高的句子（比如5句），把它们合在一起，就构成了这篇文章的自动摘要。具体实现可以参见<Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites>（O'Reilly, 2011）一书的第8章，Python代码见github。这种算法后来被简化，不再区分cluster，只考虑句子包含的关键词。伪代码如下。

Summarizer(originalText, maxSummarySize):
　　　　// 计算文本的词频，生成一个列表，比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]
　　　　wordFrequences = getWordCounts(originalText)
　　　　// 过滤掉停用词，列表变成[(3, 'language'), (8, 'code')...]
　　　　contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)
　　　　// 按照词频的大小进行排序，形成的列表为['code', 'language'...]
　　　　contentWordsSortbyFreq = sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)
　　　　// 将文章分成句子
　　　　sentences = getSentences(originalText)
　　　　// 选择关键词首先出现的句子
　　　　setSummarySentences = {}
　　　　foreach word in contentWordsSortbyFreq:
　　　　　　firstMatchingSentence = search(sentences, word)
　　　　　　setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)
　　　　　　if setSummarySentences.size() = maxSummarySize:
　　　　　　　　break
　　　　// 将选中的句子按照出现顺序，组成摘要
　　　　summary = ""
　　　　foreach sentence in sentences:
　　　　　　if sentence in setSummarySentences:
　　　　　　　　summary = summary + " " + sentence
　　　　return summary

类似的算法已经被写成了工具，比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。

python制作伪原创文章？

开发环境简介:python版本我们使用3.5，操作系统win7，

要使用的模块:

1.wxpython桌面图形扩展。安装方法使用pip安装命令:pipinstall-UwxPython

2、请求，re，hashlib，时间

让我们开始吧:

第一步是创建具有以下效果的界面:

创建接口的代码:

App = wx.app () win = wx.frame(无，title = "(在此填写软件标题)"。编码(' utf8 ')，大小= (1200，800)) # size是默认窗口大小，赢了。Show()可以根据您自己的需要进行设置

#添加两个文本框，位置和大小可以自己设置。这里我使用左右设计内容1 = WX.textctrl (Win，POS = (5，5)，size = (500，600)，style = WX . te _ multiline | WX . te _ rich)内容2 = WX.textctrl (Win，pos=(650，5)，size=(500，600)，style = WX。TE_MULTILINE|wx。TE_RICH)

# add function button load button = wx . button(赢，标签= '这是按钮的标题，请更改'。编码(“utf8”)，pos = (515，310)，size = (120，40))

#为按钮添加绑定事件，单击按钮执行wyc函数加载按钮。绑定(WX。EVT按钮)。步骤2，定义WYC()函数的代码截图如下:

第三步:实现内容1的伪原创。这里我使用百度翻译的api界面。

界面键需要你自己应用，当然你也可以用我的。

Appid = 20160727000025884姚蜜= ' tznuzfwt 8qzv10dzuttc ' #百度翻译密钥

代码截图:

第四步:调用百度翻译界面将原文内容翻译成中文(以增强伪原文效果)，然后将返回的内容再次调整到词典段落，代码如下

步骤5:包装。将文件复制到exe。

这里我使用的是pyinstaller，一个可以直接使用pip安装的工具

然后切换到。找到py文件，并执行打包命令:pyinstaller-F-wxxx.py(注意:添加参数-w，运行打包的exe文件后不会出现黑色窗口)

包完成后，可以在当前目录下的dist文件夹中看到生成的exe文件，并且它已经完成。

操作效果如下: