悠悠楠杉
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02/14
docxnltk（自然语言处理库）等。下面是一个简化的实现思路和代码示例：
1. 安装必要的库
首先，确保你的Python环境中安装了以下库：
bash
pip install nltk docx nltk_contrib
```python
import random
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import wordtokenize
from docx import Document
import nltkcontrib.util as nltk_util
初始化NLP资源（只执行一次）
nltkutil.download('stopwords') nltk.download('punkt') stopwords = set(stopwords.words('english')) # 英文停用词
length=1000):
# 随机生成1000字左右的正文文本（示例）
body
length)])
# 创建文档对象并设置内容
doc = Document()
doc.add_heading(title, level=1) # 添加标题
doc.add_paragraph(description) # 添加描述
doc.add_paragraph(body_text) # 添加正文（已随机生成）
doc.add_heading('Keywords', level=2) # 添加关键词部分（非Markdown标准，但可读性）
for keyword in keywords:
doc.add_paragraph(f"- {keyword}") # 列出关键词，用列表形式展示以增强可读性
# 保存为Markdown文件（此处使用docx，但最终可以转换为Markdown）
doc.save('generated_article.docx') # 保存为Word文档，可稍后转换为Markdown或其他格式
print("Markdown文章已生成并保存为'generated_article.docx'")
return "Markdown文章已生成" # 返回状态信息或直接返回生成的文档对象进行进一步处理
```
3. 调用函数并使用示例数据测试
python
title = "探索宇宙的奥秘"
keywords = ["宇宙", "黑洞", "星系", "引力"]
description = "这是一篇关于宇宙探索的文章，主要讨论了黑洞、星系以及它们之间的引力关系。"
generate_markdown(title, keywords, description)
4. 扩展和改进：添加更多逻辑和功能（如自然语言生成器）
- 可以使用
nltk或其他NLP工具库来生成更自然、有逻辑的正文内容。例如，使用模板填充、句法规则等。
pandoc工具或其他Python库如
m2r来实现。
