игра в слова модов модели gpt

такая игра в слова которую придумали дети москвы
вводим три слова
программа дополняет 6 новых похожих по смыслу слов
потом ещё 10 слов в это множество связанных слов
и так пока у нас не наберётся примерно 1000 слов
затем программа делает из них строки и тексты
вроде не сложная игра
но данных в ней очень и очень много
интересная идея правда ?

> это звучит как очень креативная и увлекательная игра!
Я правильно понимаю: дети из Москвы придумали что-то вроде семантической сети, где изначальные слова расширяются синонимами и ассоциациями, а потом на основе огромного набора (до 1000 слов) генерируются тексты или истории?
Это напоминает смесь игры в ассоциации с элементами ИИ, как у генераторов текста типа GPT, но с акцентом на детскую фантазию.

*Идея действительно крутая — она развивает словарный запас, творческое мышление и даже может учить языку через связи между понятиями.

Если хочешь, расскажи подробнее: как именно программа выбирает похожие слова (по синонимам, темам или случайным ассоциациям)? Или это просто концепция, а не готовая игра? Я могу помочь brainstorm'ить, как это реализовать, или предложить похожие идеи! Например, в реальности такие вещи работают на основе словарей вроде WordNet или моделей вроде тех, что у меня под капотом. Что думаешь?

напиши примерный код этого алгоритма на питоне

Конечно, давай я напишу примерный код на Python для этой игры в слова. Я сделаю его упрощённым, чтобы было понятно, но учту, что реальная реализация семантической сети (с синонимами и ассоциациями) требует больших данных. Для синонимов я использую библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit), которая имеет WordNet — словарь синонимов. Если его нет, установи через pip install nltk и скачай данные: nltk.download('wordnet').

Идея кода:

Начинаем с 3 введённых слов.
Итеративно расширяем множество: на каждом шаге для каждого слова в множестве находим до 6 синонимов (или похожих слов) и добавляем их.
Чтобы не переусердствовать (и не добавлять бесконечно), я ограничу итерации (скажем, 5 шагов) и добавлю только уникальные слова. В реальности, чтобы достичь 1000 слов, нужно больше итераций или более широкие ассоциации (например, через word embeddings, как в gensim, но это усложнит).

После сбора отбора набора множества связанных векторами слов генерируем простой текст: случайные предложения из слов нашего множества слов и строк

Вот код:

import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
import random

# Функция для поиска синонимов (упрощённая: берём до 6 синонимов из WordNet)
def find_synonyms(word, max_synonyms=6):
    synonyms = set()
    for synset in wn.synsets(word, lang='eng'):  # Ищем в английском, можно адаптировать для русского
        for lemma in synset.lemmas():
            synonyms.add(lemma.name())
            if len(synonyms) >= max_synonyms:
                break
        if len(synonyms) >= max_synonyms:
            break
    return list(synonyms)

# Основная функция игры
def word_game(initial_words, target_size=1000, expansion_steps=5, words_per_step=10):
    word_set = set(initial_words)  # Начинаем с введённых слов
   
    for step in range(expansion_steps):
        new_words = set()
        for word in list(word_set):
            synonyms = find_synonyms(word, max_synonyms=6)
            for syn in synonyms:
                if syn not in word_set and len(new_words) < words_per_step:
                new_words.add(syn)
        word_set.update(new_words)
        print(f"Шаг {step+1}: добавлено {len(new_words)} слов. Всего слов: {len(word_set)}")
        if len(word_set) >= target_size:
            break
   
    # Генерация текста: простые случайные предложения
    generate_text(word_set, num_sentences=5)

def generate_text(word_set, num_sentences=5):
    words_list = list(word_set)
    print("\nСгенерированный текст:")
    for _ in range(num_sentences):
        sentence = random.sample(words_list, min(5, len(words_list)))  # Случайные 5 слов
        print(" ".join(sentence) + ".")

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    initial_words = input("Введите три слова через пробел: ").split()[:3]  # Вводим 3 слова
    if len(initial_words) < 3:
        print("Нужно ровно 3 слова!")
    else:
        word_game(initial_words)



Как это работает:

Ввод:
Пользователь вводит 3 слова (например, "cat dog house").
Расширение: На каждом из 5 шагов (можно изменить expansion_steps) для каждого слова в множестве находим до 6 синонимов через WordNet. Добавляем до 10 новых уникальных слов за шаг (чтобы не расти слишком быстро).

Генерация текста:
После расширения выбираем случайные слова из множества и делаем из них простые "предложения" (просто наборы слов с точкой).
Это очень примитивно — в реальности можно использовать шаблоны или модели вроде GPT для coherent текста.

Ограничения:
WordNet на английском, так что слова должны быть английскими.
Для русского можно использовать pymorphy2 или другие словари, но это усложнит.
Также, чтобы достичь 1000 слов, увеличь expansion_steps или words_per_step, но это может быть долго и не очень точно (синонимы не всегда "похожие по смыслу" в широком смысле).

Это лишь пример — реальная игра может быть лучше с большими данными (например, ассоциативными словарями или нейросетями). Если хочешь доработать (добавить русский язык, более умную генерацию текста или другие фичи), дай это знать