产生一个文本，一般要基于一个已有的训练集，或者说是种子，来告诉程序词汇的分布以及用词习惯，下面是一个最为基础的文本产生函数，基于nltk的条件频率分布函数构建：
def generate_model(cfd, word, num=15):
for i in range (num):
print word #输出当前词汇
word = cfd[word].max() #该词汇的下一个"最有可能"与之联结的词汇, 并替代当前词汇，使之输入到下一次循环当中
text = nltk.corpus.genesis.words('english-kjv.txt')
bigrams = nltk.bigrams(text)
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(bigrams)
这里想详细说说nltk.ConditionalFreqDist这个函数，个人感觉这个函数意义非凡。该函数是频率分布的集合，比如，我们想统计在新闻文体中和言情小说文体中给定词的频率分布，那么这里的“新闻”以及“言情小说”就是两个条件，而给定的词，就是我们观察到的事件。在一个ConditionalFreqDist函数中，(条件，事件)的集合，就是输入的argument，比如：
cfd = ConditionalFreqDist(条件，事件)
举例说明，我们想知道brown语料库中，news和romance两种文学体裁的词频分布，那么我们可以使用如下代码:
#我们先设置（条件，事件）的集合：
genre_word= [(genre, word) for genre in ['news','romance'] for word in brown.words(categories = genre)]
#输出条件频率
cfdist = nltk.ConditionalFreqDist(genre_word)
#这个函数的输出，事实上是有“news”以及“romance”条件的counter default字典，下面是一部分#output:
#defaultdict(nltk.probability.FreqDist,
{'news': Counter({u'sunbonnet': 1,
u'Elevated': 1,
u'narcotic': 2,
u'four': 73,
u'woods': 4,
u'railing': 1,
u'Until': 5,
#我们可以进一步的切片这个结果：
news = cfdist['news’]
<FreqDist with 14394 samples and 100554 outcomes>
news_four = cfdist['news']['four’] #cfdist[条件][事件]
Out[39]: 73
除此之外，我们还可以对cfdist做一写表达式处理，比如tabulate或者plot：
In[44]: cfdist.tabulate(conditions = ['news'],samples = ['four'])
four
news 73
In[45]: cfdist.tabulate(samples = ['four'])
four
news 73
romance 8
In[46]: cfdist.tabulate(samples = ['I','love','you'])
I love you
news 179 3 55
romance 951 32 456
#我们也可以让他显示百分比而不是counts:
cfdist_copy = cfdist
total_news = cfdist['news'].N()
total_romance = cfdist['romance'].N()
for i in cfdist_copy['news']:
cfdist_copy['news'][i] = float(cfdist_copy['news'][i])/float(total_news)
for j in cfdist_copy['romance']:
cfdist_copy['romance'][j] = float(cfdist_copy['romance'][j])/ float(total_romance)
print cfdist['romance']['I']
Out[78]: 0.013581445831310159
我们也可以对结果进行画图，使之更加浅显易懂：
cfdist.plot(samples = [‘I’, ‘love’, ‘you’])
接下来，我们还可以利用CFD做一些更有趣的事情，比如自动生成一个文本, 即该文一开头的例子，这里我们有言情小说来构建一篇更有趣的“电脑写的言情小说”：
from nltk.corpus import brown
def generate_romance(rcfdist, word, num = 100):
for i in range(num):
print word
word = rcfdist[word].max()
refined = [w for w in brown.words(categories = 'romance') if w.isalpha()]
bigrams = nltk.bigrams(refined)
rcfdist = nltk.ConditionalFreqDist(bigrams)
generate_romance(rcfdist,’love’)
output:
love
you
have
to
the
same
time
to
the
same
time
to
the
可以看到，这个程序实际上存在很大问题，因为某些bigrams一旦出现固定循环，程序就会不停的在这个循环内滚动，不过这样运用条件概率分布的例子，仍然对我们是有启发性的。
