Репозиторий моделей цепей Маркова Белибера

Этот репозиторий содержит коллекцию моделей цепей Маркова, построенных с помощью библиотеки Python markovify, специально разработанной для генерации текстов на естественном языке. Эти модели были обучены на различных входных данных, включая посты в социальных сетях, диалоги в чатах и другие формы письменного общения.

Содержание репозитория

Репозиторий содержит несколько предварительно построенных моделей цепей Маркова, которые хранятся в двоичном формате с помощью библиотеки pickle. Названия моделей основаны на типе входных данных, используемых для их обучения, например: диалоги, новости и их комбинации.

Использование

Чтобы использовать модели, просто загрузите их с помощью предоставленного кода и вызовите метод make_sentence() (или другие методы markovify) для генерации нового текста. Так-же должен быть установлен модуль markovify

import pickle

# загрузка модели из файла
with open("./models/<версия>/<имя_модели>.bin", "rb") as f:
  model = pickle.load(f)

print(model.make_sentence()) # генерация текста