NLP-用RNN/LSTM做文本生成

最新推荐文章于 2025-10-09 11:27:50 发布
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#LSTM #文本生成

本文介绍了如何利用RNN及其加强版LSTM进行文本生成。重点讲解了LSTM的四个门——忘记门、记忆门、更新门和输出门的工作原理，并概述了在实际操作中从数据预处理到模型训练的步骤，包括语料获取、编码转换、模型构建和效果检验。
  • 说明：学习笔记，内容来自七月在线视频-作者加号

一、带记忆神经网络

文本生成，光直接feed不行，我们希望我们的分类器能够记得上下文前后关系，RNN的目的就是让有sequential关系的信息得到考虑。sequential关系是信息在时间上的前后关系。

1.RNN

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2.LSTM-加强版RNN
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  • 说明

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3.模拟信息在LSTM的变化

①忘记门

决定了我们应该忘记哪些信息
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②记忆门

哪些该记住
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③更新门

把老的cell state更新为新的cell state
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④输出门

由记忆来决定输出什么门

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tyler_download的专栏
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