13、利用循环神经网络和变压器模型进行序列数据建模与文本生成

利用循环神经网络和变压器模型进行序列数据建模与文本生成

在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和变压器（Transformer）模型是处理序列数据的强大工具。本文将深入探讨如何使用这些模型进行文本生成，并详细介绍变压器模型的工作原理和应用。

1. 循环神经网络（RNN）的文本生成

1.1 数据准备

首先，我们需要准备用于训练的数据。将数据转换为序列形式，并将其划分为输入和目标序列。以下是一个简单的示例，展示了如何查看转换后的数据集中的序列示例：

for i, (seq, target) in enumerate(seq_dataset):
    print('Вход (х) : ', repr(''.join(char_array[seq])))
    print('Цель (у): ', repr(' '.join(char_array[target])))
    print()
    if i == 1:
        break

接下来，将数据集转换为小批量数据，以便进行批量训练：

from torch.utils.data import DataLoader
batch_size = 64
torch.manual_seed(1)
seq_dl = DataLoader(seq_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)

1.2 构建RNN模型</