21、LSTM在文本生成中的应用

LSTM在文本生成中的应用

1. LSTM在NLP任务中的应用概述

长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理（NLP）任务中应用广泛，尤其是在文本生成和图像描述生成方面。语言建模可用于文本摘要任务或生成吸引人的产品文本广告，而图像描述生成则对图像检索非常有用。

在文本生成任务中，我们可以利用LSTM生成新的文本。具体操作是下载格林兄弟童话的翻译文本，用这些故事训练LSTM，最后让它输出一个全新的故事。

1.1 数据处理与输入表示

• 字符级二元组（bigrams） ：将文本处理成字符级二元组，例如句子 “The king was hunting in the forest.” 会被分解为 ['th', 'e ', 'ki', 'ng', ' w', 'as', …] 。使用字符级二元组能大大减少词汇量，相比使用单个单词更高效。
• 处理低频二元组 ：将语料库中出现少于10次的二元组用特殊标记 “UNK” 替换，进一步减少词汇量。
• 词嵌入 ：使用独热编码的词特征效率较低，因为词汇量会随着单词数量快速增长。因此，可以先学习词嵌入（或使用预训练的词嵌入），并将其作为LSTM的输入，这样可以避免维度灾难。

2. 数据准备

2.1 数据集介绍

我们将从网站 https://www.cs.cmu.edu/~spok/grimmtmp/ 下载前100本格林兄弟童话的