自然语言处理 Python 进阶(NLP):构建文本生成模型

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本文介绍了如何使用Python和TensorFlow进行自然语言处理的进阶,通过LSTM模型构建文本生成器。首先,利用Tokenizer和pad_sequences处理文本数据,接着建立包含Embedding、LSTM和Dense层的模型,训练模型以学习预测下一个单词,最终实现新文本的生成。

在自然语言处理(NLP)领域,文本生成模型是一个重要的应用。它可以用于生成文章、对话、剧本等各种形式的文本。本文将介绍如何使用 Python 进行 NLP 的进阶处理,构建一个简单的文本生成模型。

首先,我们需要准备一些文本数据来训练我们的模型。在这里,我们将使用一个小说作为示例数据。你可以根据自己的需求选择不同的文本数据集。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import 
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