20、文本深度学习：Keras与spaCy实战

文本深度学习：Keras与spaCy实战

深度学习文本生成回顾

在之前的尝试中，我们借助循环神经网络（RNN）进行文本生成。其原理是基于输入 x ，利用 argmax 方法选取下一个字符的最高概率，将该索引转换为字符并添加到输出列表。通过设置迭代次数，运行相应的循环来生成文本。

比如在长短期记忆网络（LSTM）的例子里，虽还未训练大规模网络，但通过堆叠更多层，能得到更好的结果。随着训练轮次增加，模型性能会显著提升。Andrej Karpathy的博客就很好地展示了不同输入下（从莎士比亚作品到Linux代码库）的效果。同时，进一步修剪输入数据、增加训练轮次也能优化结果，不过这会增加训练时间。

深度学习在文本生成方面展现出强大能力，训练的神经网络生成的文本在语法、拼写和表达上与人类生成的文本颇为相似。通过更多微调并结合一定的人工监督，有望创建出非常逼真的聊天机器人。尽管这种文本分析看似实用性有限，但神经网络在文本分类和聚类等更实际的任务中有着广泛应用。

Keras与spaCy简介

Keras是一个高级库，能让我们轻松构建神经网络。它拥有简洁的API，可用于生成复杂的学习系统。在arXiv上，只有Tensorflow的引用次数比它多，在工业界也被广泛使用。Keras集成在Tensorflow中作为 tf.keras ，其CNTK后端受微软支持，还能使用Theano、Tensorflow和CNTK等多种后端，具有很强的灵活性。此外，它拥有庞大的用户群体和活跃的社区，便于在StackOverflow或GitHub上解决问题，也易于将模型投入生产，例如苹果的C