55、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目标

1950 年，艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，这是一种评估机器匹配人类智能能力的方法。他选择了一个语言任务，设计了一个能让对话者误以为是人类的聊天机器人测试。该测试虽有弱点，如硬编码规则可能欺骗人类，且忽略了人类智能的很多方面，但凸显了掌握语言是人类重要的认知能力。

自然语言处理（NLP）的终极目标是构建能掌握书面和口语语言的机器，但实际研究中，研究者会关注更具体的任务，如文本分类、翻译、摘要、问答等。

2. 循环神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用

常见的自然语言处理方法是使用循环神经网络（RNN）。下面我们将从字符级 RNN（char - RNN）开始，逐步探索其在不同任务中的应用。

2.1 利用字符级 RNN 生成莎士比亚风格文本

• 训练数据集的创建
  1. 下载莎士比亚作品 ：使用 Keras 的 tf.keras.utils.get_file() 函数从 Andrej Karpathy 的 char - rnn 项目下载莎士比亚的所有作品。

import tensorflow as tf
shakespeare_url = "https://homl.info/shakespeare"
filepath = tf.keras.utils.get_file("s