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Python文章文章生成器代码（python编写文章生成器）

发布时间：2023-04-16 10:09:55 稿源：创意岭阅读： 66

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

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本文目录:

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？
python 代码生成器怎么用

Python文章文章生成器代码（python编写文章生成器）

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:

生命太短暂，无法学习。

python 代码生成器怎么用

生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数。当被调用的时候，生成器函数返回一个生成器。可以使用send，throw，close方法让生成器和外界交互。
生成器也是迭代器，但是它不仅仅是迭代器，拥有next方法并且行为和迭代器完全相同。所以生成器也可以用于python的循环中，
生成器如何使用？
首先看一个例子：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element
nested = [[1,2],[3,4],[5,6]]
for num in flatten(nested):
print num,
结果为1，2，3，4，5，6
递归生成器：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def flatten(nested):
try:
for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):
yield element
except TypeError:
yield nested
for num in flatten([[1,2,3],2,4,[5,[6],7]]):
print num
结果为：1 2 3 2 4 5 6 7
让我们一起来看看生成器的本质
首先看下：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def simple_generator():
yield 1
print simple_generator
def repeater(value):
while True:
new = (yield value)
if new is not None: value = new
r = repeater(42)
print r.next()
print r.send('hello,world!')
结果为：
复制代码代码如下:
<function simple_generator at 0x10c76f6e0>
42
hello,world!
可以看出：
1）生成器就是一函数
2）生成器具有next方法
3）生成器可以使用send 方法和外界交互。

以上就是关于Python文章文章生成器代码相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。