介绍
Markovian-nlg 是一款基于马尔可夫模型的自然语言生成工具，可用于生成文本、语音等。它可以根据训练数据自动生成能够模拟该数据的虚拟数据，这在文本生成、语音合成、聊天机器人等方面都有广泛应用。本篇文章将介绍该 npm 包的使用方法。
安装
使用 npm 进行安装：
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使用
接下来我们将用一个简单的示例来说明如何使用 markovian-nlg 生成文本。
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代码说明
首先，我们要引入 markovian-nlg 包中的 Markovian 类。
然后，我们创建了一个 Markovian 类的实例 markov。
接着，我们使用 train 函数向 markov 对象中添加训练数据。在这个例子中，我们训练了两个句子。
最后，我们使用generate 函数生成文本。该函数按照马尔可夫模型随机生成一段文本。
参数
1. order
order 表示马尔可夫模型的阶数（ordinal）。阶数越高，意味着生成的文本更接近原始训练数据，但是训练时间也会因此变长。
例如，若 order 设置为 3，则根据前 3 个词生成后一个词。
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2. maxLength
maxLength 表示生成文本的最大长度。
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3. maxTries
maxTries 表示在生成文本时最多尝试的次数。当生成的文本无法满足条件时，该参数会影响生成函数的行为。
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总结
本文介绍了使用 markovian-nlg 生成文本的方法以及该 npm 包的参数。该包具有广泛的应用场景，包括文本生成、语音合成、聊天机器人等。在使用该工具时，需要注意参数的设置以及训练数据的质量，以获得最终满意的结果。
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