ऐ कार्यक्रम पैरा पैटर्न

Question

उत्पन्न करने के लिए वहाँ किसी भी सॉफ्टवेयर या सेवा या ऐ कार्यक्रम जो शब्दावली के विभिन्न सेट, व्याकरण के नियमों आदि का उपयोग कर एक अंग्रेजी पैरा के पुनर्निर्माण कर सकते हैं

मैं, कहने के लिए है, तो स्रोत पैरा

है मतलब

"ग्वालियर के पास झांसी के पास एक अच्छी पर्यटक जगह है। झांसी बहुत प्रसिद्ध वजह से है उनकी रानी रानी लक्ष्मी बाई (Manikandana) "

किसी भी सॉफ्टवेयर अपने संस्करण या

तरह पैटर्न उत्पन्न कर सकते हैं

" रानी लक्ष्मी बाई (Manikandana) झांसी की रानी था जो के अच्छे पर्यटक महल ग्वालियर के नजदीक है। "

या कुछ और। मुझे पता है कि मानव हस्तक्षेप तक 100% शुद्धता संभव नहीं है।

Answer 1

रैपिड पुनर्लेखन एक सॉफ्टवेयर है कि आप क्या चाहते हैं क्या कर सकते हैं: http://www.rapidrewriter.com/?hop=qushy हालांकि यह मुक्त नहीं है, और वेबसाइट भयानक है।

यहाँ एक और एक है - एक ही कहानी http://thebestspinner.com/?id=eprocent

उनके वीडियो देखने और मुझे बताओ कि नहीं है आप के लिए ...

Answer 2

This guy ने एक जावास्क्रिप्ट ऐप लिखा जो वितरण के लिए कॉर्पोरेट बुलशिट तैयार करता है (उसे buzzword bingo generator भी मिला है)। यह एआई नहीं है, यह सिर्फ भाषाई नियमों का पालन करता है। जो मैं आपके प्रश्न के बारे में समझता हूं, उससे आपको एआई की आवश्यकता नहीं है, आप इस लड़के के अध्ययन के अध्ययन से बहुत कुछ सीख सकते हैं। वह इस कार्यक्रम को संज्ञाओं, क्रियाओं, विशेषणों, क्रियाओं, आदि के साथ बीज देता है और पाठ उत्पन्न करता है कि आपकी आंखें पार्स कर सकती हैं (यह व्याकरणिक है लेकिन यह जरूरी नहीं है)। यदि आप अपने थीसिस पेपर को लिखने के लिए कुछ ढूंढ रहे हैं, तो आपको बहुत कुछ करना है।

आप से सवाल हैं, ऐसा लगता है कि आप अंग्रेजी का विश्लेषण करने और पहले उल्लिखित जनरेटर के लिए बीज डेटा उत्पन्न करने के लिए एक कार्यक्रम की तलाश भी कर रहे हैं। व्याकरण जांच के लिए Abiwordsuch a grammar parser का उपयोग करता है। मैंने इसे बहुत गहराई से नहीं देखा है, लेकिन मुझे लगता है कि आप पाठ के एक खंड में निहित भाषण के कुछ हिस्सों को सूचीबद्ध करने के लिए आसानी से इसका उपयोग कर सकते हैं। यदि आपने बीज प्रोग्राम उत्पन्न करने के लिए इस प्रोग्राम का उपयोग किया है तो आप आउटपुट को अधिक पाठ उत्पन्न करने के लिए सीधे दूसरे प्रोग्राम में पंप कर सकते हैं।

Answer 3

पायथन एनएलटीके लाइब्रेरी प्राकृतिक भाषा पार्सिंग करती है, जिसमें पार्स पेड़ भी शामिल हैं, जिसमें एक शब्द क्रिया, संज्ञा, तनाव इत्यादि शामिल है। शायद आप इन पेड़ों को ले सकते हैं और कुछ सरल नियमों के अनुसार उन्हें व्यवस्थित कर सकते हैं के साथ और सत्यापित करें। मुझे नहीं लगता कि आपके प्रोग्राम के नतीजे स्रोत दस्तावेज़ से बहुत अलग हैं इससे पहले आपको बहुत से नियमों की आवश्यकता होगी। कुछ उदाहरण नियम:

• समानार्थक शब्द के साथ शब्दों की जगह
कर्म वाच्य और उपाध्यक्ष प्रतिकूल (शिकारी हिरण देखा -> हिरण शिकारी द्वारा देखा गया था) को
• सक्रिय आवाज

http://www.nltk.org/

Answer 4

लिखित पाठ को बदलने के लिए विभिन्न कार्यक्रमों के कुछ लिंक यहां दिए गए हैं। उनमें से एक आपको जो कुछ भी ढूंढ रहा है उसे कार्यान्वित करने के बारे में कुछ सुझाव प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए।

• http://www.worldlingo.com/ma/enwiki/en/Jive_filter
• http://bytes.com/topic/python/answers/476939-filters-like-old-skool-jive-fudd-valspeak-text-transformation-python
• http://www.rinkworks.com/dialect/

Answer 5

क्या देख रहे मैं सहमत नहीं कि NLP पथ आप पालन करने की आवश्यकता नहीं है।

हालांकि, यदि आप एनएलपी मार्ग नहीं जाना चाहते हैं, तो आप एनएलपी का उपयोग किए बिना कुछ अच्छे ध्वनि वाक्य उत्पन्न कर सकते हैं, एक चौथा या पांचवां ऑर्डर मॉडल बनाने के लिए एन-ग्राम का उपयोग करके एक कस्टम भाषा मॉडल को प्रशिक्षण देकर। फिर आप अपने वाक्यों को उत्पन्न करने के लिए सांख्यिकीय संभावना का उपयोग करेंगे।

एक बार जब आपका मॉडल हो जाए, तो आप यादृच्छिक रूप से प्रारंभिक शब्द (ज्ञात वाक्य के डोमेन में, या पूंजी पत्र से शुरू होने वाले शब्दों के डोमेन में) चुनते हैं, और उसके बाद अगले शब्द को चुनने के लिए सशर्त रूप से सशर्त उपयोग करें।

इस का एक आसान उदाहरण इस लेख में है: Wordmills are coming...

बेशक

, आप क्रम में पर्याप्त प्रशिक्षण सामग्री की आवश्यकता होगी जिस तरह से आप चाहते हैं के लिए अच्छी तरह से काम नहीं होगा यह पूरा करने के लिए, बस एक साधारण पैराग्राफ पर प्रशिक्षण के रूप में एक अनुच्छेद rephrase करने के लिए। अपने नमूना अनुच्छेद से संज्ञाओं, क्रियाओं आदि का पता लगाने के लिए एनएलपी तकनीकों का उपयोग किए बिना (जिसे अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल की भी आवश्यकता होगी), और फिर उन्हें विपरीत वाक्य संरचना का उपयोग करके पुनर्व्यवस्थित करना केवल पहले स्थान पर एनएलपी का उपयोग करने से अधिक प्रयास होगा।

जो आप करने की कोशिश कर रहे हैं वह इकाई निष्कर्षण, और स्थान जागरूकता भी करता है। इतना ही नहीं, लेकिन संस्थाओं और स्थानों के बीच संबंध। यदि आप किसी भी एनएलपी का उपयोग नहीं कर रहे हैं तो एक बहुत लंबा आदेश।