Как марковские цепи применяются в обработке естественного языка и генерации текстов?

Цепи Маркова применяются в обработке естественного языка и генерации текстов благодаря возможности вычислять вероятность наступления наблюдаемых событий, в том числе определять, какое слово лучше подходит в определённом месте предложения. earchive.tpu.ru

Алгоритм генерации текста с использованием цепей Маркова: earchive.tpu.ru

1. Исходный текст разбить на слова. earchive.tpu.ru
2. Все слова, которые стоят рядом, объединить в пары. earchive.tpu.ru
3. Используя эти пары, составить словарь цепочек, где указано первое слово и все слова, которые могут идти после него. earchive.tpu.ru
4. Выбрать случайное слово для начала работы. earchive.tpu.ru
5. Задать длину желаемого текста и выбрать случайное слово для начала работы. earchive.tpu.ru

Основная идея заключается в том, что частота различных словосочетаний может быть использована для создания текста, обладающего схожими статистическими свойствами. cs.petrsu.ru

Ещё одно применение цепей Маркова — генерация парольных фраз. xakep.ru Программа изучает текст на входе, а затем вычисляет вероятность сочетания букв друг с другом. xakep.ru При генерации пароля достаточно ввести первые два символа, а модель уже достроит последовательность до нужной длины. xakep.ru