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模仿文章生成器python（python如何仿寫文章）

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

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

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

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、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：搭畫快寫

搭畫快寫是國內(nèi)專業(yè)的AI原創(chuàng)內(nèi)容寫作平臺，它基于強大的4.0-6.0自然語言模型，從寫作、批量寫作、一鍵發(fā)布、批量發(fā)布、文字加粗、自動配圖、AI智能封面設(shè)計、自動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、評論、小說、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內(nèi)AI人工智能企業(yè)營銷服務(wù)領(lǐng)先的平臺。

第2個：觸站

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

第3個：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、高性價比的文案輸出。作為一家AI企業(yè)級寫作平臺，它具備豐富的自然語言處理技術(shù)，在文章的選題、結(jié)構(gòu)、語法等方面具有的完全的自主能力，可以無需人工介入就能自動生成符合企業(yè)需求的各種文本創(chuàng)作。

第4個：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，它基于深度學習算法，通過自動抽取并整理互聯(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)鍵詞自動生成

核心思想是對于某個文檔中的某個詞，計算其在這個文檔中的標準化TF值，然后計算這個詞在整個語料庫中的標準化IDF值。在這里，標準化是說對原始的計算公式進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)。這個詞的TF-IDF值便等于TF*IDF。對于這個文檔中的所有詞計算它們的TF-IDF值，并按照由高到低的順序進行排序，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)點是快捷迅速，結(jié)果相對來說比較符合實際情況。缺點是當一篇文檔中的兩個詞的IDF值相同的時候，出現(xiàn)次數(shù)少的那個詞有可能更為重要。再者，TF-IDF算法無法體現(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：計算文本相似度

明白了對于每個詞，如何計算它的TF-IDF值。那么計算文本相似度也輕而易舉。我們已經(jīng)計算了文章中每個詞的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。要計算兩個文本的相似度，只需要計算余弦即可，余弦值越大，兩個文本便越相似。

應(yīng)用3：自動摘要

2007年，美國學者的論文<A Survey on Automatic Text Summarization>總結(jié)了目前的自動摘要算法，其中很重要的一種就是詞頻統(tǒng)計。這種方法最早出自1958年IBM公司一位科學家的論文<The Automatic Creation of Literature Abstracts>。這位科學家認為，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)鍵詞來衡量。如果包含的關(guān)鍵詞越多，就說明這個句子越重要，這位科學家提出用Cluster的來表示關(guān)鍵詞的聚集。所謂簇，就是包含多個關(guān)鍵詞的句子片段。

以第一個圖為例，其中的cluster一共有7個詞，其中4個是關(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摘要。具體實現(xiàn)可以參見<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github。這種算法后來被簡化，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):
　　　　// 計算文本的詞頻，生成一個列表，比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]
　　　　wordFrequences = getWordCounts(originalText)
　　　　// 過濾掉停用詞，列表變成[(3, 'language'), (8, 'code')...]
　　　　contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)
　　　　// 按照詞頻的大小進行排序，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庫的SimpleSummariser模塊、基于C語言的OTS庫、以及基于classifier4J的C#實現(xiàn)和python實現(xiàn)。

python制作偽原創(chuàng)文章？

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

要使用的模塊:

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

2、請求，re，hashlib，時間

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，title = "(在此填寫軟件標題)"。編碼(' utf8 ')，大小= (1200，800)) # size是默認窗口大小，贏了。Show()可以根據(jù)您自己的需要進行設(shè)置

#添加兩個文本框，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，標簽= '這是按鈕的標題，請更改'。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，運行打包的exe文件后不會出現(xiàn)黑色窗口)

包完成后，可以在當前目錄下的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: