【C++】狗屁不通文章生成器2.0

1 前言
2 改进
- 2.1 字词的前后关系
- 2.2 文章生成系统
3 实现(部分)
- 3.1 class wordpair
- - 3.1.1 转化为 json
  - 3.1.2 添加后缀词
  - 3.1.3 选择后缀词
- 3.2 class createArticle
- - 3.2.1文本分割
  - 3.2.2生成文章
4演示
- 4.1 wordpair(3x2), 启动词(春天)
- 4.2 wordpair(2x1)，启动词(春天)
- 4.3 wordpair(2x2)，启动词(春天)
5总结

1 前言

继上次【C++】狗屁不通文章生成器之后，很久不想看一眼这个代码，因为当时写这个代码深受中文字符的处理烦恼。而且现在回看，程序的模块化、可读性使我大受震惊，是在想不到当时的我为什么要这样做。于是昨天无心工作，想到了把这堆乐色改进一下，至少做到能看的水平。遂记之。

2 改进

2.1 字词的前后关系

为了表示字词的前后关系，即将句子划分为前缀词+后缀词的关系，依然需要定义一个class wordpair，这里去除一些数据上的冗余，强化了类的封闭性。

class wordpair
{
private:
    string preword;            // 前缀
    map<string, int> sufwords; // 后缀，次数
    int count;                 // 总次数

public:
    wordpair(string pre);
    wordpair(string pre, string suf);
    wordpair(string pre, map<string, int> suf);
    ~wordpair();
    string getPreword() const;
    map<string, int> getSufwords() const;
    void setPreword(string pre);
    void setSufwords(map<string, int> suf);
    string toJson() const;

    void addSufword(string suf);
    string chooseSufword() const;
};

采用map记录后缀的出现次数，数据的结构性更强，也易于查找。记录所有后缀出现的总次数是为了在生成文章时选择后缀提供方便（具体作用看3.1.3）

2.2 文章生成系统

将太多的操作塞进main()函数的做法不够美观，且容易忘记各个部分的功能。于是这里将文章生成的功能抽象出来，作为一个类。主要的工作是记录所有的字词对、记录生成的、文件流操作、文章生成等逻辑。

class createArticle
{
private:
    vector<wordpair> wordpairlist;
    string article;

public:
    createArticle();
    ~createArticle();

    void importWords(string filename, int len_pre = 1, int len_suf = 1);
    void exportWords(string filename);
    void addWordPair(string pre, string suf);
    void generateArticle(string startword, int lenout = 10000);
    void printArticle(string filename);
};

3 实现(部分)

由于大多函数都很简单，这里只贴出部分比较重要的函数。

3.1 class wordpair

除去构造函数、类成员输出输入等函数，我们直接进入主题。

3.1.1 转化为 json

这个函数主要是为了输出格式化的词对，而文本文件中json格式的结构性且简单。
ps: 其实这个函数不太重要，主要目的是检查。不过也可以为直接读词对做准备（虽然这里没有从文件导入词对的功能）

string wordpair::toJson() const
{
    string str = "\"";
    str += this->preword + "\" : {";

    for (auto &it : this->sufwords)
    {
        str += "\"" + it.first + "\"" + ":" + to_string(it.second) + ",";
    }
    str += "}";
    return str;
}

效果演示：
在这里插入图片描述

3.1.2 添加后缀词

添加后缀的函数，逻辑是：

if 这个后缀已经有记录 then count++；
else 添加新的后缀到map中

void wordpair::addSufword(string suf)
{
    for (auto &it : this->sufwords)
    {
        if (it.first == suf)
        {
            it.second++;
            return;
        }
    }
    this->sufwords[suf] = 1; // if the word is not in the map, add it with a count of 1
}

3.1.3 选择后缀词

这个函数的主要功能是从众多后缀词中选取一个（语料库大的话就会多啦），选择的策略是随机数的方案，类似于转盘抽奖。实现方法如下:

string wordpair::chooseSufword() const
{
    if (this->sufwords.size() == 1)//如果只有一个后缀词就直接输出，减少算力负担
    {
        return this->sufwords.begin()->first;
    }
    else
    {
        // 随机选择一个后缀词
        random_device rd;
        ranlux48 engine(rd());
        uniform_int_distribution<> dist(0, this->count);//在类中定义了count,这里就省掉了遍历
        int random_number = dist(engine);//产生一个随机数

        std::string result;
        for (auto &it : this->sufwords)//抽奖
        {
            if (random_number < it.second)
            {
                result = it.first;
            }
            else
                random_number -= it.second;
        }
        return result;
    }
}

3.2 class createArticle

3.2.1文本分割

vector<string> charlist = splitchar(filestr);//先将从文件读到的字符串分割
    string preword = "", sufword = "";
    for (int i = 0; i < charlist.size() - len_suf - len_pre; i++)//每次向后移动一个字符，进行切割
    {
        preword = "", sufword = "";
        for (int j = i; j < i + len_pre + len_suf; j++)
        {
            if (j - i < len_pre)
            {
                preword += charlist[j];//从第i个字符开始，到第i+len_pre个字符连接起来作为前缀
            }
            else
            {
                sufword += charlist[j];//从第i+len_pre个到字符开始，到第i+len_pre+len_suf个字符连接作后缀
            }
        }
        this->addWordPair(preword, sufword);//添加进wordpairlist
    }

3.2.2生成文章

/*
startword——启动词
lenout——长度限制（避免无限循环）
*/
void createArticle::generateArticle(string startword, int lenout)
{
    this->article += startword;
    bool stop; // 加一个停止标志，当无法匹配到前缀时停止
    int prewordlen = this->wordpairlist.front().getPreword().length();
    int sufwordlen = this->wordpairlist.front().getSufwords().begin()->first.length();
    string lastword;
    for (int i = 0; i < lenout; ++i)
    {
        stop = true;
        if (this->article.length() >= prewordlen) // 如果文章长度大于词对中前缀词的长度，则直接拼接
        {
            lastword = this->article.substr(this->article.length() - prewordlen, prewordlen);//article最后的len_pre个字符，作为前缀
            for (auto &it : this->wordpairlist)
            {
                if (it.getPreword() == lastword)//通过lastword匹配词对
                {
                    this->article += it.chooseSufword();
                    stop = false;
                    break;
                }
            }
            if (stop)//遍历了一边词对的list没有匹配的词对时，退出循环
                break;
        }
        else//启动词长度小于词对前缀的情况，例如词对分割为3+2时，启动词长度为2,小于前缀长度3,无法正常拼接，于是走此处
        {
            lastword = this->article;
            for (auto &it : this->wordpairlist)//同上遍历
            {
                int position = it.getPreword().find(lastword);
                if (position != string::npos)
                {
                    this->article += (it.getPreword() + it.chooseSufword()).substr(position+lastword.length(), sufwordlen);//先将前后缀连接，再从匹配到的位置开始截取
                    stop = false;
                    break;
                }
            }
            if (stop)
                break;
        }
    }
}