Python 深度学习实战：文本生成_深度学习文本生成代码

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要方向，它涉及到对人类语言的理解、解析、生成等方面，属于高级语言处理范畴。在NLP中，经典的应用场景之一是文本自动生成，即根据输入的文字或者语句生成新的文本。该任务可以用于对话系统、新闻标题生成、微博推送等。最近兴起的开源技术PyTorch为NLP领域带来了革命性变革，其基于神经网络实现了许多新颖的模型和方法，使得这一任务变得更加可行和有效。 本文将会分享我自己对文本生成的一些研究和实践。文章会从以下几个方面展开：

• 模型概述
• 核心算法原理和具体操作步骤
• PyTorch代码实例
• 生成效果示例
• 未来发展规划
• 附录问题答疑解

  2.核心概念与联系

  2.1 相关术语

• 文本生成（text generation）: 指的是通过某种模型能够按照一定规则产生新的文本。该任务的关键就是设计合适的模型结构和训练数据集。
• 数据驱动的文本生成: 所谓的数据驱动的文本生成，就是指模型在训练时并不依赖预先准备好的文本数据集，而是在每次训练迭代中都采用由人工设计者提供的文本作为输入。这样做可以提高模型的鲁棒性和针对性。
• 机器翻译（machine translation）：机器翻译的目标是将一种语言的句子转换成另一种语言的句子。相比文本生成来说，它需要更多的底层建筑设施支持，例如：词典、统计模型等。
• 搭配模型（fusion model）：搭配模型是一个通用框架，目的是解决文本生成过程中遇到的“鸿沟”问题，即不同模型之间存在信息不一致的问题。在本文的