16、基于LSTM的文本生成与自然语言处理技术

基于LSTM的文本生成与自然语言处理技术

1. LSTM架构相关维度信息

在处理LSTM架构时，我们会涉及到一些梯度的维度信息。例如：

dim(gradients[["dWc"]])
[1] 5 8
dim(gradients[["dWo"]])
[1] 5 8
length(gradients[["dbf"]])
[1] 5
length(gradients[["dbi"]])
[1] 5
length(gradients[["dbc"]])
[1] 5
length(gradients[["dbo"]])
[1] 5

这些维度信息对于理解LSTM架构中的参数更新和梯度计算非常重要。

2. 使用LSTM进行文本生成

如今，存在大量可归类为序列的数据，如音频、视频、文本、时间序列、传感器数据等。文本生成是一个有趣且具有挑战性的领域，例如机器尝试撰写像《权力的游戏》和《哈利·波特》这样流行小说的完整章节。

2.1 处理文本数据

文本可以看作是字符序列或单词序列。在自然语言处理（NLP）中应用深度学习时，需要像处理图像像素一样对文本进行向量化，以便作为深度学习模型的输入。具体方法如下：
- 将每个单词转换为向量。
- 将每个字符转换为向量。
- 提取单词或字符的n - 元组并将其转换为向量。

文本生成通常包括以下步骤：
1. 数据加载
2. 创建字符/单词映射
3. 数据预处理
4. 建模
5. 文本生成

下面