24、基于LSTM的文本自动补全及相关RNN知识

基于LSTM的文本自动补全及相关RNN知识

1. 束搜索算法

在文本预测中，我们有四个候选结果：What ti、What ty、What da和What do。可以通过将每一步的概率相乘来计算这四个候选结果的总体概率。例如，What ti的概率为0.2 × 0.4 = 0.08。之后我们会对搜索树进行剪枝，只保留N个最有可能的候选结果，在这个例子中是What ti（8%）和What da（12%）。

这里有一个关键的观察点：What t的概率比What d高，但在下一步中，What da（What d的延续）的概率却比What ti（更有可能的What t的延续）高。这意味着束搜索算法并不能保证找到总体上最有可能的候选结果，因为最有可能的候选结果可能在搜索过程的早期就被剪掉了。例如，我们最终得到了What time和What day，但实际上What a night可能才是总体上最有可能的选择。

束搜索本质上是一种广度优先搜索算法，但限制了搜索的广度，它也是贪心算法的一个例子。如果你不熟悉广度优先搜索或贪心算法也不用担心，不过未来可以考虑学习一下。

2. 使用LSTM进行文本自动补全的编程示例

2.1 数据准备

为了创建一个基于长短期记忆（LSTM）的循环神经网络（RNN）用于文本自动补全，我们首先需要用一些现有的文本数据来训练网络。网上有大量的文本数据可供使用，对于简单的示例，我们可以从古腾堡计划（Project Gutenberg）中选择一本书，这里我们选择了《弗兰肯斯坦》（Frankenstein）。

以下是初始化代码：