50、利用循环神经网络和注意力机制进行自然语言处理

利用循环神经网络和注意力机制进行自然语言处理

1. 图灵测试与自然语言处理的开端

1950 年，艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，其目的是评估机器与人类智能相匹配的能力。他本可以测试机器的多种能力，如识别图片中的猫、下棋、作曲或逃离迷宫等，但他选择了一项语言任务，即设计一个能让对话者误以为是人类的聊天机器人。虽然图灵测试存在弱点，例如可以用硬编码规则欺骗毫无戒心或天真的人类，且忽略了人类智能的许多方面，如解读面部表情等非语言交流的能力，但该测试凸显了掌握语言可能是人类最伟大的认知能力。由此引出一个问题：我们能否构建一个能读写自然语言的机器？

2. 自然语言处理常用方法——循环神经网络（RNN）

常见的自然语言处理方法是使用循环神经网络（RNN）。下面将从字符级 RNN 开始探索，训练它来预测句子中的下一个字符，这能让我们生成原创文本，同时学习如何在长序列上构建 TensorFlow 数据集。
- 字符级 RNN 生成莎士比亚风格文本
- 创建训练数据集
1. 下载数据 ：使用 Keras 的 get_file() 函数从 Andrej Karpathy 的 Char - RNN 项目下载莎士比亚的全部作品。

shakespeare_url = "https://homl.info/shakespeare"  # 快捷 URL
filepath = keras.utils.get_file("shakespeare.txt",