问计算机AI算法写句子？

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您要查找的字段称为自然语言生成，这是自然语言处理http://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing的一个子字段

句子生成要么很容易，要么很难，这取决于你想要的句子有多好。目前，还没有程序能够生成关于给定名词的100%合理的句子(即使有同义词词典) --如果你是这个意思的话。

另一方面，如果你对有时不符合语法的废话感到满意，那么你可以尝试一个基于n-gram的句子生成器。这些只是将按顺序出现的单词链接在一起，3-4-gram生成器有时看起来还不错(尽管您会认识到它们是生成大量垃圾邮件的原因)。

这里介绍了基于n元语法的生成的基础知识，使用NLTK：http://www.nltk.org/book/ch02.html#generating-random-text-with-bigrams

这被称为NLG (自然语言生成)，尽管这主要是生成描述一组数据的文本的任务。也有很多关于完全随机句子生成的研究。

一个起点是使用马尔可夫链来生成句子。这是如何做到的，你有一个转换矩阵，它表示在每个词性之间转换的可能性有多大。你也有一个句子最有可能的开始和结束词性。把这些放在一起，你就可以生成可能的词性序列了。

现在，你还远没有完成，首先，这不会提供一个非常好的结果，因为你只考虑了相邻单词之间的概率(也称为二元语法)，所以你想要做的是扩展它，以查看三个词性之间的转换矩阵(这将生成一个3D矩阵，并给出一个三元语法)。您可以根据处理能力以及您的语料库是否可以填充这些矩阵，将其扩展到4-gram、5-gram等。

最后，你需要修补一些东西，比如宾语一致(主语-动词-一致，形容词-动词-一致(虽然不是英语)，等等)。和紧张，所以一切都是一致的。

是。在NLG中有一些工作是用AI技术来解决问题的。据我所知，目前还没有任何方法可以用于任何实际用途。

如果你有背景，我建议你熟悉一些来自萨尔兰大学的Alexander Koller的工作。他描述了如何将NLG编码为PDDL。你想读的主要文章是"Sentence generating as a planning problem“。

如果你没有任何NLP背景，只需搜索Michael Collings或Dan Jurafsky的在线课程或课程材料。