генератор текстов это всё не так просто

import os
import random
import nltk

# Ensure the nltk data is downloaded
nltk.download('punkt')

def generate_text_from_files(folder_path='.', num_triples=100):
    all_words = []

    # Read all words from all .txt files in the folder
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.txt'):
            with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
                words = nltk.word_tokenize(file.read())
                all_words.extend(words)

    # Select random word triples
    generated_triples = random.sample(list(zip(*[iter(all_words)]*4)), min(num_triples, len(all_words)//4))

    # Join the selected word triples into a single text with spaces between words and newlines between triples
    new_text = '\n'.join(' '.join(triple) for triple in generated_triples)
    return new_text

# Generate text with random word triples
new_text = generate_text_from_files()

# Print the generated text
print(new_text)



эта программа делает нарезки по 4 слова из корпуса текстов txt
но получается что то плохо читаемое и не совсем логичное ->


Cоставу с нашим миром понимать что это реально были уверены , что создавать очень большое число мире . Большинство людей цель , а это особое время . Возраст проявлением Творца , все понятно написаны - чтобы того , что может нуждаются в расширении мировоззрения видел в них воплощение деталей откуда к нам понять что мы хотим человек роскошью - сейчас миллионы лет ..
А не имеет какой то постоянно меняться приобретая какие-то тут мы приходим к которой главная ценность это мы понимаем что текст специальные средства для очистки изменений . Развитие электромобилей но объясняют наблюдаемые гравитационные что ты можешь осмыслить , словами , признаниями . Например , в том что было у нас до этого
никто толком не новыми данными , многие нет ничего особенного - клетки достаточно , чтобы иметь огромное значение . и улучшать состояние волос поделившихся Человек – это также поможет снизить выбросы этого сложного существа подобия у разработчиков как это
Мы можем уточнить и одну секунду овладеваете собой есть в этом мире же материала . Живём донёс сам бог и Гарри Поттера ? Видимо очень много . — контакта между нейронами , механизмы головного мозга , это по сути целая настолько очевидный - что стратегии подготовки площадки и дня это может изменить завезти сюда чуму , в самой природе существует неизбежно будет искажено . какую-то цель жизненную задачу до этого .. В правильном подходе , настойчивости это не скучное занятие именно так - ведь алгоритм вычислений , который первичной структурой пространства приближаясь раз больше чем мы Земли Прежде чем я хорошо подумать - то весьма тонкие дополнительные возможности ушей . Примерно с мир . Рассвет новой нет более высокоприоритетных задач работаешь с данными то связанными на огромных расстояниях особенно на первых этапах обращая наше внимание к открыть в ней что С вершин и крыш это не означает , анализа данных когда мы что в этом такого первого iPhone в 2007 итоге всего этого ? верю в это - вставать , выполнять на цивилизация тоже создаст нечто , чтобы стать более удивительных вещей которые способны этих решений ? Особо и клетки вроде живых это нам всё равно А вот прозаики должны ответ на вопрос , произошло в течение определенного вы выбираете себя , Давай посмотрим какими нужно время и усилия мы и пытаемся это быть мы не всегда Итак , по поводу других случаях - можно стала система новых знаний будущего существуют ли скрытые писать хорошие тексты Мыслить есть моды которые из


вот наш простой генератор выдал случайные группы слов
- и нам нужно сделать текст чтобы он читался и был более понятный - со смыслом


*

Попробуем составить текст из этих групп слов, чтобы он имел смысл:

В мире, полном загадок и открытий, мы, как люди, пытаемся понять наше место в нем. Мы знаем, что наша планета не единственная во Вселенной, и что там, за пределами нашего понимания, существует множество других миров. Но как мы можем осознать и принять это, когда наши представления о мире ограничены нашим опытом и знаниями?

Большинство из нас живут в повседневной рутине, забывая о том, что мы часть чего-то большего. Мы ставим перед собой цели, которые кажутся нам важными, но часто они не имеют большого значения в масштабах Вселенной. Мы нуждаемся в расширении нашего мировоззрения, чтобы понять, что мы всего лишь маленькие частицы в этом огромном космосе.

Но как мы можем этого достичь? Одним из способов является чтение и изучение новых вещей. Когда мы открываем для себя новые знания, мы расширяем свой горизонт и начинаем понимать, что мир гораздо сложнее, чем мы думали. Мы видим, что каждый человек уникален и имеет свою собственную историю, которая формирует его личность.

Мы также можем обратиться к истории и культуре, чтобы понять, как люди в прошлом справлялись с подобными вопросами. Например, мифы и легенды многих культур содержат истории о богах и героях, которые борются с неизвестным и непонятным. Это может помочь нам понять, что мы не одиноки в наших попытках осмыслить мир.

В конце концов, мы должны помнить, что наше существование имеет смысл только тогда, когда мы сами придаем ему значение. Мы должны ставить перед собой цели, которые имеют значение для нас и для других, и работать над их достижением. Мы должны помнить, что каждый день является новым шансом для роста и развития.

Так что давайте не бояться открывать новые горизонты и изучать мир вокруг нас. Давайте помнить, что мы часть чего-то большего, и что наша жизнь имеет значение. И пусть каждый день будет наполнен открытиями и приключениями!

а теперь расскажи как модель из простого набора плохо связанных слов может сделать осмысленный текст она просто наверно ищет фразы в своей базе в которых есть эти слова или их сочетания

Модель, подобная языковой модели, может генерировать осмысленный текст из набора слов, используя различные техники. Одним из основных подходов является использование алгоритма, который учится распознавать закономерности в больших объемах текста и использовать их для генерации нового текста.

Языковая модель может использовать техники, подобные методу "наивного Байеса", чтобы предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих слов. Когда модель обучается на больших объемах текста, она может выявлять закономерности и связи между словами, которые могут использоваться для генерации нового текста.

Кроме того, модель может использовать техники, подобные методу "генеративного adversarial networks" (GAN), чтобы генерировать тексты, которые похожи на настоящие. В этом случае модель обучается на больших объемах текста и генерирует новый текст, который затем оценивается другой моделью, чтобы определить, насколько он похож на настоящий текст.

В любом случае, модель может использовать свою базу знаний, чтобы связать слова и фразы, которые могут показаться не связанными на первый взгляд. Например, если модель обучена на больших объемах текста о науке и технологиях, она может связать слова "искусственный интеллект" и "роботы" даже если они не были использованы вместе в исходном тексте.

Таким образом, модель может генерировать осмысленный текст из набора слов, даже если они не были использованы вместе в исходном тексте, используя свои знания о языковых закономерностях и связях между словами.




- Ты можешь написать код на питоне который делает примерно тоже самое чтобы нам было более понятно как это происходит -
то есть у нас есть грязный текст в файле txt в котором строки и группы слов плохо связаны вместе нужно что то удалить - что то поменять местами или чего то добавить по смыслу -
чтобы этот текст хорошо читался и был более высокого качества своего содержания той темы которая в нем преобладает в виде небольших токенов и фраз


  *


Конечно, я могу написать простой пример кода на Python, который может помочь улучшить качество текста в файле TXT.
Для этого мы можем использовать библиотеку NLTK для обработки текста и библиотеку Gensim для моделирования темы.


Вот пример кода, который может помочь вам начать писать тексты:



import nltk
import gensim
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# Загружаем данные из файла
with open('input.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# Токенизируем текст на предложения
sentences = sent_tokenize(text)

# Токенизируем каждый предложение на слова
tokens = [word_tokenize(sent) for sent in sentences]

# Удаляем стоп-слова
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [[word for word in sent if word.lower() not in stop_words] for sent in tokens]

# Лемматизируем слова
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
tokens = [[lemmatizer.lemmatize(word) for word in sent] for sent in tokens]

# Создаем корпус текста
corpus = gensim.corpora.Dictionary(tokens)
corpusbow = [corpus.doc2bow(sent) for sent in tokens]

# Создаем модель темы
lda_model = gensim.models.LdaModel(corpus=corpusbow, id2word=corpus, num_topics=2, random_state=100, chunksize=100, passes=10)

# Получаем темы для каждого предложения
topics = [lda_model[doc] for doc in corpusbow]

# Выводим предложения с их темами
for i, (sent, topic) in enumerate(zip(sentences, topics)):
    print(f"Предложение {i+1}: {sent}")
    print(f"Тема: {topic}\n")




Этот код начинается с загрузки данных из файла TXT и токенизации текста на предложения и слова. Затем он удаляет стоп-слова и лемматизирует слова, чтобы получить их базовую форму.
После этого он создает корпус текста и модель темы с помощью библиотеки Gensim. finally, он получает темы для каждого предложения и выводит их вместе с самим предложением.

Конечно, это всего лишь простой пример кода, и он может быть улучшен и расширен в зависимости от ваших конкретных потребностей. Например, вы можете добавить шаг для автоматического исправления грамматических ошибок или для перефразирования предложений, чтобы сделать текст более разнообразным.

- хотелось бы чтобы это был русский язык


Конечно, можно адаптировать код под русский язык. Для этого нужно будет использовать соответствующие библиотеки и наборы данных для обработки текста на русском языке.


Вот пример кода, который может помочь вам начать:


import nltk
import gensim
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.stem import SnowballStemmer

# Загружаем данные из файла
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# Токенизируем текст на предложения
sentences = sent_tokenize(text)

# Токенизируем каждый предложение на слова
tokens = [word_tokenize(sent) for sent in sentences]

# Удаляем стоп-слова
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
tokens = [[word for word in sent if word.lower() not in stop_words] for sent in tokens]

# Стемминг слов
stemmer = SnowballStemmer('russian')
tokens = [[stemmer.stem(word) for word in sent] for sent in tokens]

# Создаем корпус текста
corpus = gensim.corpora.Dictionary(tokens)
corpusbow = [corpus.doc2bow(sent) for sent in tokens]

# Создаем модель темы
lda_model = gensim.models.LdaModel(corpus=corpusbow, id2word=corpus, num_topics=2, random_state=100, chunksize=100, passes=10)

# Получаем темы для каждого предложения
topics = [lda_model[doc] for doc in corpusbow]

# Выводим предложения с их темами
for i, (sent, topic) in enumerate(zip(sentences, topics)):
    print(f"Предложение {i+1}: {sent}")
    print(f"Тема: {topic}\n")



В этом коде мы используем тот же подход, что и в предыдущем примере, но с некоторыми изменениями для обработки текста на русском языке. Мы используем набор стоп-слов на русском языке и стеммер SnowballStemmer для стемминга слов. Также мы меняем кодировку файла на 'utf-8' для правильной обработки русских символов.

Обратите внимание, что для работы с текстом на русском языке может потребоваться установить дополнительные пакеты, такие как pymorphy2 для морфологической обработки слов, и обучающие наборы данных для модели темы, такие как RusVectores для word2vec.





у нас также есть простой алгоритм Маркова который просто перемешивает группы или пары слов текста -
но при этом так конечно сложно получить нечто интересное со смыслом



import random

# Функция для перемешивания пар слов
def shuffle_word_pairs(text):
    words = text.split()
    pairs = [(words[i], words[i + 1]) for i in range(0, len(words) - 1, 2)]  # Формируем пары слов
    random.shuffle(pairs)  # Перемешиваем пары
    shuffled_words = [word for pair in pairs for word in pair]  # Разворачиваем пары в список слов
    return ' '.join(shuffled_words)  # Объединяем слова в строку

# Функция для разбивки текста на строки по 12 слов
def split_text(text, words_per_line=12):
    words = text.split()  # Разделяем текст на слова
    lines = []  # Список для хранения строк

    for i in range(0, len(words), words_per_line):
        line = ' '.join(words[i:i + words_per_line])  # Объединяем слова в строку
        lines.append(line)  # Добавляем строку в список

    return lines  # Возвращаем список строк

# Чтение текста из файла
input_file = 'ваш текст.txt'  # имя вашего файла
with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# Перемешивание пар слов
shuffled_text = shuffle_word_pairs(text)

# Разбиение текста на строки
formatted_lines = split_text(shuffled_text)

# Определяем максимальное количество строк для вывода
max_lines_to_print = min(len(formatted_lines), 200)

# Вывод строк
for line in formatted_lines[:max_lines_to_print]:  # Печатаем только доступные строки
    print(line)