概要

Mark V. Shaney の手法を踏襲した、極めてシンプルなマルコフ連鎖ベースのテキスト生成器です。リポジトリ内の mvs.py は入力ファイル（book.txt）のテキストを読み込み、語やトークンの出現関係を辞書形式でモデル化します。そこから確率的に次のトークンを選んで続けることで、元テキストの文体を模した「乱文（gibberish）」を生成します。コードは短く読みやすいため、教育目的や拡張実験の出発点に最適です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 5
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 5
• コミット数: 5
• ファイル数: 7
• メインの言語: Python

主な特徴

• 極小実装：概念を伝えるための最小限の Python コード（約32行）
• 入力に依存：任意のテキスト（book.txt）を学習データとして利用可能
• Markov 連鎖に基づく単純確率モデルで文生成
• 教育・実験向けで、拡張（n-gram, 平滑化, 保存等）しやすい設計

技術的なポイント

このプロジェクトのコアは、入力テキストを走査して「現在の状態（直前の単語またはトークン）」から遷移先のトークンを収集する辞書（マップ）を作る部分です。実装はシンプルで、例えば各単語をキーにして、その後に出現した単語のリストやカウントを値として蓄えます。生成時は現在のキーに対応する候補群からランダムに選択し、それを次の状態にして文章を続けます。こうした一語先（あるいは n 語先）を扱うことで、元テキストの局所的な語順やフレーズの特徴が再現されやすくなります。

設計上の特徴としては「最小限の可動モデル」であり、外部ライブラリに依存せず Python 標準機能だけで完結している点が挙げられます。メリットは可読性と改変の容易さ、デメリットはスムーズな確率推定や長距離依存の扱いが弱い点です。拡張候補としては n-gram の次数を上げる、遷移確率に重み付け（出現頻度に基づく確率分布）を導入する、確率の平滑化や希薄化処理を行う、モデルをファイルに保存して再利用する、トークナイズを改善して句読点や大文字小文字を考慮する、などが考えられます。学習コーパスとして多様なジャンルのテキストを与えれば、それぞれの文体を反映した生成結果が得られるため、実験プラットフォームとして有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• CHANGES.md: file
• LICENSE.md: file
• Makefile: file
• README.md: file
• mvs.py: file（メインの実装、本体は短いスクリプト）
• book.txt: file（サンプル入力テキスト）

…他 0 ファイル

まとめ

教育やプロトタイピングに最適な、分かりやすい最小限実装です。

リポジトリ情報：

• 名前: mvs
• 説明: A minimum viable Markov gibberish generator in 32 lines of Python, inspired by the legendary Mark V. Shaney program of 1980s
• スター数: 5
• 言語: Python
• URL: https://github.com/susam/mvs
• オーナー: susam
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/229488?v=4

READMEの抜粋： Mark V. Shaney Gibberish Generator

This project is a minimal implementation of Mark V. Shaney in Python. Mark V. Shaney was a synthetic Usenet user that posted various messages to the newsgroups using text generated by a Markov chain program. See the Wikipedia article [Mark V. Shaney][mvs-wiki] for more details about it.

The program [mvs.py][] available in this project consumes the content of the file book.txt, builds an internal model and then u…