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中文假字生成器

描述

该项目基于真实世界的中文字符频率生成随机文本（乱数假文）。它从现代汉语语料库词频表中读取词语频率，并按照词频生成随机句子。

默认情况下，它会生成包含 3~5 段，每段 4~8 句，每句不超过20个字的随机文本，大约300字。

但是你可以通过传递不同的参数轻松自定义段落数、每段句子数和每句字数。此外还可以生成指定字数的随机文本。

网站

中文假字生成器

API

API 文档

项目结构

Chinese-lorem-ipsum/
├── website/                  # 网站
│   ├── api/                  # 后端 API
│   │   ├── apidoc.md         # API 文档
│   │   └── app.py            # flask app
│   ├── index.html            # 主页
│   └── ...                   # 其他网站文件
├── data/                     # 数据源
│   ├── word_freq.txt         # 词频表（预处理时生成）
│   ├── char_freq.txt         # 字频表（预处理时生成）
│   ├── 现代汉语语料库词频表    # 词频表
│   └── 现代汉语语料库字频表    # 字频表
├── train/                    # 使用了Markov模型的测试版本
│   ├── clean_corpus.py       # 清理语料库的脚本
│   └── model.py              # Markov模型
├── model/                    # Markov模型文件
│   └── model.json            # Markov模型
├── lorem_ipsum.py            # 生成随机文本的脚本
├── preprocess.py             # 预处理词频表的脚本
└── ...                       # 其他文件

安装

本地安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/SunnyCloudYang/Chinese-lorem-ipsum.git

2. 进入项目目录：

   cd Chinese-lorem-ipsum

3. 设置虚拟环境：

   python -m venv venv

4. 激活虚拟环境：

   • 在 Windows 上：

     venv\Scripts\activate

   • 在 macOS/Linux 上：

     source venv/bin/activate

5. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

网站安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/SunnyCloudYang/Chinese-lorem-ipsum.git

2. 进入项目目录：

   cd Chinese-lorem-ipsum/website

3. 安装依赖：

   npm install

使用

交互式

1. 进入网站目录：

   cd Chinese-lorem-ipsum/website

2. 运行 Vercel 开发服务器：

   vercel dev

3. 打开浏览器并导航到 http://localhost:3000。

4. 点击“生成”按钮生成随机文本。

脚本

1. 确保项目目录中有 word_freq.txt文件。

2. 运行脚本生成包含 3~5 段，每段 4~8 句的随机文本：

   python lorem_ipsum.py

贡献

1. Fork 仓库。

2. 创建新分支：

   git checkout -b feature/your-feature

3. 进行更改并提交：

   git commit -m "Add your message"

4. 推送到分支：

   git push origin feature/your-feature

5. 提交 pull request。

许可证

该项目使用 MIT 许可证。

联系

[email protected]