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模仿文章生成器python（python如何仿寫文章）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-16 08:53:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 102

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于模仿文章生成器python的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

本文目錄:

自媒體偽原創(chuàng)文章生成器軟件？
如何用Python玩轉(zhuǎn)TF-IDF之尋找相似文章并生成摘要
python制作偽原創(chuàng)文章？

模仿文章生成器python（python如何仿寫文章）

自媒體偽原創(chuàng)文章生成器軟件？

自媒體偽原創(chuàng)文章生成器推薦：

第1個(gè)：搭畫快寫

搭畫快寫是國(guó)內(nèi)專業(yè)的AI原創(chuàng)內(nèi)容寫作平臺(tái)，它基于強(qiáng)大的4.0-6.0自然語(yǔ)言模型，從寫作、批量寫作、一鍵發(fā)布、批量發(fā)布、文字加粗、自動(dòng)配圖、AI智能封面設(shè)計(jì)、自動(dòng)外鏈等全流程一鍵搞定。搭畫快寫可以讓軟文、論文、視頻腳本、評(píng)論、小說(shuō)、電商產(chǎn)品介紹、企業(yè)公司品牌介紹等一鍵生成。搭畫快寫目前也是國(guó)內(nèi)AI人工智能企業(yè)營(yíng)銷服務(wù)領(lǐng)先的平臺(tái)。

第2個(gè)：觸站

觸站是結(jié)合AI繪畫、AI文章自動(dòng)生成為一體的綜合性AI人工智能內(nèi)容生成平臺(tái)，它通過(guò)使用AI技術(shù)來(lái)提供一站式內(nèi)容創(chuàng)作服務(wù)，從AI繪畫、AI原創(chuàng)文章、AI視頻、AI設(shè)計(jì)到AI聲音，全方位為個(gè)人和企業(yè)提供一站式內(nèi)容解決方案。

第3個(gè)：文心一言

文心一言是一家專注于AI文章創(chuàng)作的企業(yè)文化服務(wù)商，旨在為企業(yè)提供高效率、高質(zhì)量、高性價(jià)比的文案輸出。作為一家AI企業(yè)級(jí)寫作平臺(tái)，它具備豐富的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，在文章的選題、結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法等方面具有的完全的自主能力，可以無(wú)需人工介入就能自動(dòng)生成符合企業(yè)需求的各種文本創(chuàng)作。

第4個(gè)：輕微課

輕微課是一款可以快速生成微課視頻內(nèi)容的AI平臺(tái)，它基于深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)自動(dòng)抽取并整理互聯(lián)網(wǎng)上的視頻、音頻、圖文等信息資源，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型生成符合企業(yè)需求的微課。平臺(tái)用戶可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求，快速生成和發(fā)布符合企業(yè)風(fēng)格的微課視頻。

如何用Python玩轉(zhuǎn)TF-IDF之尋找相似文章并生成摘要

應(yīng)用1：關(guān)鍵詞自動(dòng)生成

核心思想是對(duì)于某個(gè)文檔中的某個(gè)詞，計(jì)算其在這個(gè)文檔中的標(biāo)準(zhǔn)化TF值，然后計(jì)算這個(gè)詞在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)化IDF值。在這里，標(biāo)準(zhǔn)化是說(shuō)對(duì)原始的計(jì)算公式進(jìn)行了一些變換以取得更好的衡量效果，并避免某些極端情況的出現(xiàn)。這個(gè)詞的TF-IDF值便等于TF*IDF。對(duì)于這個(gè)文檔中的所有詞計(jì)算它們的TF-IDF值，并按照由高到低的順序進(jìn)行排序，由此我們便可以提取我們想要的數(shù)量的關(guān)鍵詞。

TF-IDF的優(yōu)點(diǎn)是快捷迅速，結(jié)果相對(duì)來(lái)說(shuō)比較符合實(shí)際情況。缺點(diǎn)是當(dāng)一篇文檔中的兩個(gè)詞的IDF值相同的時(shí)候，出現(xiàn)次數(shù)少的那個(gè)詞有可能更為重要。再者，TF-IDF算法無(wú)法體現(xiàn)我詞的位置信息，出現(xiàn)位置靠前的詞與出現(xiàn)位置靠后的詞，都被視為重要性相同，這是不正確的。存在的解決辦法是對(duì)文章的第一段和每段的第一句話給予比較大的權(quán)重。

應(yīng)用2：計(jì)算文本相似度

明白了對(duì)于每個(gè)詞，如何計(jì)算它的TF-IDF值。那么計(jì)算文本相似度也輕而易舉。我們已經(jīng)計(jì)算了文章中每個(gè)詞的TF-IDF值，那么我們便可以將文章表征為詞的TF-IDF數(shù)值向量。要計(jì)算兩個(gè)文本的相似度，只需要計(jì)算余弦即可，余弦值越大，兩個(gè)文本便越相似。

應(yīng)用3：自動(dòng)摘要

2007年，美國(guó)學(xué)者的論文<A Survey on Automatic Text Summarization>總結(jié)了目前的自動(dòng)摘要算法，其中很重要的一種就是詞頻統(tǒng)計(jì)。這種方法最早出自1958年IBM公司一位科學(xué)家的論文<The Automatic Creation of Literature Abstracts>。這位科學(xué)家認(rèn)為，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。自動(dòng)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？論文中采用了關(guān)鍵詞來(lái)衡量。如果包含的關(guān)鍵詞越多，就說(shuō)明這個(gè)句子越重要，這位科學(xué)家提出用Cluster的來(lái)表示關(guān)鍵詞的聚集。所謂簇，就是包含多個(gè)關(guān)鍵詞的句子片段。

以第一個(gè)圖為例，其中的cluster一共有7個(gè)詞，其中4個(gè)是關(guān)鍵詞。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），把它們合在一起，就構(gòu)成了這篇文章的自動(dòng)摘要。具體實(shí)現(xiàn)可以參見(jiàn)<Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites>（O'Reilly, 2011）一書的第8章，Python代碼見(jiàn)github。這種算法后來(lái)被簡(jiǎn)化，不再區(qū)分cluster，只考慮句子包含的關(guān)鍵詞。偽代碼如下。

Summarizer(originalText, maxSummarySize):
　　　　// 計(jì)算文本的詞頻，生成一個(gè)列表，比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]
　　　　wordFrequences = getWordCounts(originalText)
　　　　// 過(guò)濾掉停用詞，列表變成[(3, 'language'), (8, 'code')...]
　　　　contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)
　　　　// 按照詞頻的大小進(jìn)行排序，形成的列表為['code', 'language'...]
　　　　contentWordsSortbyFreq = sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)
　　　　// 將文章分成句子
　　　　sentences = getSentences(originalText)
　　　　// 選擇關(guān)鍵詞首先出現(xiàn)的句子
　　　　setSummarySentences = {}
　　　　foreach word in contentWordsSortbyFreq:
　　　　　　firstMatchingSentence = search(sentences, word)
　　　　　　setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)
　　　　　　if setSummarySentences.size() = maxSummarySize:
　　　　　　　　break
　　　　// 將選中的句子按照出現(xiàn)順序，組成摘要
　　　　summary = ""
　　　　foreach sentence in sentences:
　　　　　　if sentence in setSummarySentences:
　　　　　　　　summary = summary + " " + sentence
　　　　return summary

類似的算法已經(jīng)被寫成了工具，比如基于Java的Classifier4J庫(kù)的SimpleSummariser模塊、基于C語(yǔ)言的OTS庫(kù)、以及基于classifier4J的C#實(shí)現(xiàn)和python實(shí)現(xiàn)。

python制作偽原創(chuàng)文章？

開發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介:python版本我們使用3.5，操作系統(tǒng)win7，

要使用的模塊:

1.wxpython桌面圖形擴(kuò)展。安裝方法使用pip安裝命令:pipinstall-UwxPython

2、請(qǐng)求，re，hashlib，時(shí)間

讓我們開始吧:

第一步是創(chuàng)建具有以下效果的界面:

創(chuàng)建接口的代碼:

App = wx.app () win = wx.frame(無(wú)，title = "(在此填寫軟件標(biāo)題)"。編碼(' utf8 ')，大小= (1200，800)) # size是默認(rèn)窗口大小，贏了。Show()可以根據(jù)您自己的需要進(jìn)行設(shè)置

#添加兩個(gè)文本框，位置和大小可以自己設(shè)置。這里我使用左右設(shè)計(jì)內(nèi)容1 = WX.textctrl (Win，POS = (5，5)，size = (500，600)，style = WX . te _ multiline | WX . te _ rich)內(nèi)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(贏，標(biāo)簽= '這是按鈕的標(biāo)題，請(qǐng)更改'。編碼(“utf8”)，pos = (515，310)，size = (120，40))

#為按鈕添加綁定事件，單擊按鈕執(zhí)行wyc函數(shù)加載按鈕。綁定(WX。EVT按鈕)。步驟2，定義WYC()函數(shù)的代碼截圖如下:

第三步:實(shí)現(xiàn)內(nèi)容1的偽原創(chuàng)。這里我使用百度翻譯的api界面。

界面鍵需要你自己應(yīng)用，當(dāng)然你也可以用我的。

Appid = 20160727000025884姚蜜= ' tznuzfwt 8qzv10dzuttc ' #百度翻譯密鑰

代碼截圖:

第四步:調(diào)用百度翻譯界面將原文內(nèi)容翻譯成中文(以增強(qiáng)偽原文效果)，然后將返回的內(nèi)容再次調(diào)整到詞典段落，代碼如下

步驟5:包裝。將文件復(fù)制到exe。

這里我使用的是pyinstaller，一個(gè)可以直接使用pip安裝的工具

然后切換到。找到py文件，并執(zhí)行打包命令:pyinstaller-F-wxxx.py(注意:添加參數(shù)-w，運(yùn)行打包的exe文件后不會(huì)出現(xiàn)黑色窗口)

包完成后，可以在當(dāng)前目錄下的dist文件夾中看到生成的exe文件，并且它已經(jīng)完成。

操作效果如下: