Python 深度学习实战：文本生成_python 生成文本摘要

1.背景介绍

文本生成（text generation）是指自动为给定的输入序列生成合理、简洁或相关的输出。它的主要应用场景包括语言模型、对话生成、翻译、摘要等领域。生成语言模型通过分析数据集得到一个概率模型，基于此模型可以生成符合自然语言语法规则的句子。对话生成则是基于语义理解、实体关系建模和多轮对话的方式进行自动生成。翻译任务就是根据一种语言的源文本生成另一种语言的目标文本。摘要任务就是从长文档中抽取关键信息并生成较短的摘要。这些任务都需要基于复杂的统计模型和机器学习算法才能实现。本文将以最流行的语言模型 GPT-2 为例，来详细阐述文本生成模型背后的原理、基本算法和具体操作步骤。

2.核心概念与联系

2.1 生成模型

生成模型的目的是从输入序列中通过一定的方式生成输出序列。生成模型主要由encoder和decoder组成，其中encoder负责编码输入序列，而decoder则根据encoder的输出以及模型内部参数来生成输出序列。生成模型的一般流程如下图所示。

2.2 GPT-2 模型结构

GPT-2 是谷歌在2019年提出的基于transformer的语言模型，其特点是在 transformer 的基础上引入了 residual connection 和 attention mask 机制来解决梯度消失和信息泄露的问题。

2.2.1 Encoder and Decoder Blocks

GPT-2 使用 transformer 中的 encoder 和 decoder blocks 来完成编码和解码任务。encoder block 和 decoder block 分别如下： 图左侧为 encoder block，图右侧为 decoder block。