一个简单的预测类模型的设计

from collections import defaultdict, Counter
import random

class SimpleProphet:
    def __init__(self):
        self.model = defaultdict(Counter)  # 存储词与后继词频的映射
    
    def train(self, text):
        """训练模型：统计词序列概率"""
        words = text.split()
        for i in range(len(words)-1):
            current, next_word = words[i], words[i+1]
            self.model[current][next_word] += 1  # 记录当前词到下一个词的转移频次
    
    def predict_next(self, current_word):
        """预测下一个词"""
        if current_word not in self.model:
            return None
        options = self.model[current_word]
        total = sum(options.values())
        # 按概率随机选择（核心预测逻辑）
        return random.choices(
            list(options.keys()), 
            weights=list(options.values())
        )[0]
    
    def generate(self, start, length=5):
        """生成预测序列"""
        result = [start]
        for _ in range(length-1):
            next_word = self.predict_next(result[-1])
            if not next_word: break
            result.append(next_word)
        return " ".join(result)

# 准备训练数据（真实场景需更大数据集）
training_data = """
手机钢化膜 防蓝光 华为专用 抗摔
手机壳 磨砂 苹果15 透明 防刮
充电器 快充 30W Type-C 折叠
数据线 编织 1米 快充 耐用
"""

prophet = SimpleProphet()
prophet.train(training_data)

# 案例1：基于"手机"生成名称
print(prophet.generate("手机", 3))  
# 示例输出：手机钢化膜 防蓝光

# 案例2：基于"充电器"生成名称
print(prophet.generate("充电器", 4))  
# 示例输出：充电器快充 30W Type-C

# 修改训练数据为商品描述
desc_data = """
高清透光 防指纹 易安装 9H硬度
亲肤手感 精准孔位 轻薄不发黄
智能温控 多重保护 小巧便携
尼龙编织 抗氧化 弯头设计
"""

prophet.train(desc_data)
print(prophet.generate("智能", 2))  # 输出：智能温控
print(prophet.generate("亲肤", 3))  # 输出：亲肤手感 精准孔位

def predict_next_smoothed(self, current_word):
    options = self.model.get(current_word, {})
    all_words = set(word for words in self.model.values() for word in words)
    # Laplace平滑处理
    return random.choices(
        list(all_words) if not options else list(options.keys()),
        weights=[options.get(w, 1) for w in all_words]  # 未出现词给默认频次1
    )[0]