LSTM与文本生成

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#lstm #人工智能 #rnn

于 2023-12-25 09:44:11 首次发布

本文介绍了如何使用Python和Keras构建LSTM模型，从数据预处理、创建词汇表到模型构建、训练和文本生成的过程，包括代码示例。

当使用Python和Keras构建LSTM模型时，可以按照以下步骤进行简单的文本生成：

准备数据集：

首先，将文本数据集进行预处理，例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。
创建一个词汇表，将每个唯一的单词映射到一个整数值，以便进行向量化。
将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如，对于句子 “I love AI”，输入序列是 “I love”，目标序列是 “AI”。

构建LSTM模型：

导入必要的库，如Keras和NumPy。
创建一个Sequential模型，用于堆叠LSTM层。
添加一个Embedding层，用于将整数值的单词映射为密集向量表示。
添加一个或多个LSTM层，指定隐藏状态的维度和其他参数。
添加一个全连接层，将LSTM层的输出映射到词汇表中的单词数量。
编译模型并指定损失函数和优化器。

训练模型：

使用输入序列和目标序列训练LSTM模型。可以使用Keras的fit()函数来完成。
-选择适当的训练参数，如批量大小、迭代次数等。

4.生成文本：

使用训练完成的LSTM模型来生成新的文本。
提供一个起始文本序列作为输入，使用模型预测下一个单词。
将预测的单词添加到序列中，并继续进行预测，直到达到所需的文本长度或结束标记。

以下是一个简单的代码示例：

tokens = text.lower().split()
vocab = sorted(list(set(tokens)))
word_to_int = dict((w, i) for i, w in enumerate(vocab))
int_to_word = dict((i, w) for i, w in enumerate(vocab))
seq_length =2data = []
for i in range(len(tokens) - seq_length):
 seq_in = tokens[i:i+seq_length]
 seq_out = tokens[i+seq_length]
 data.append((seq_in, seq_out))

# 向量化数据X = np.zeros((len(data), seq_length))
y = np.zeros(len(data))
for i, (seq_in, seq_out) in enumerate(data):
 X[i] = [word_to_int[word] for word in seq_in]
 y[i] = word_to_int[seq_out]

# 构建LSTM模型vocab_size = len(vocab)
embedding_dim =10hidden_units =32model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=seq_length))
model.add(LSTM(hidden_units))
model.add(Dense(vocab_si