用于序列建模的深度学习：使用 Tensorflow 生成文本_python tensorflow生成自然文本

概述

字符级 RNN 是一种递归神经网络，它在字符级别处理输入数据，而不是像传统 RNN 那样在单词级别处理输入数据。我们可以将它们用于各种自然语言处理任务，包括语言翻译、文本分类和文本生成。然而，字符级 RNN 存在局限性，例如在某些任务上比词级模型更长的训练时间和更低的整体性能。

我们在建设什么？

在本文中，我们将使用 Tensorflow 构建字符级递归神经网络 （RNN）。RNN 是一种神经网络，非常适合处理文本等顺序数据。字符级 RNN 对单个字符而不是整个单词进行操作，允许它一次处理和文本生成一个字符。 以下是我们将遵循的步骤的细分：

1. 预处理数据。
2. 构建模型。
3. 训练模型。
4. 使用经过训练的模型生成文本。

先决条件

以下是我们将在本文中介绍的一些主要主题：

• 递归神经网络 （RNN） 是一种可以处理顺序数据（例如时间序列或自然语言）的神经网络。
• 长短期记忆 （LSTM） 细胞是一种特定类型的 RNN，旨在在较长时间内保留信息，使它们能够更好地处理具有长期依赖性的序列。
• 文本预处理是清理、标记和规范化文本数据以准备在机器学习模型中使用的过程。
• TensorFlow 是一个用于机器学习的开源软件库，允许创建复杂和大规模的神经网络。它支持 RNN 和 LSTM，可用于各种任务，包括自然语言处理和计算机视觉。

在继续本教程之前，对这些主题有一个基本的了解会很有帮助。如果您仍然熟悉这些主题，请考虑在继续之前阅读更多内容。

我们将如何构建它？

要构建字符级 RNN，我们将遵循以下步骤：

1. 预处理数据：
   我们将首先预处理文本数据以训练 RNN。这将涉及将文本转换为可以输入到网络中的数字形式，并将数据拆分为训练集和测试集。
2. 构建模型：
   接下来我们将定义模型架构。这将涉及选择要使用的 RNN 单元类型、模型大小和层数。
3. 训练模型：
   定义模型后，我们将根据训练数据对其进行训练。这将涉及通过网络输入数据，使用输出来计算损失，并反向传播误差以更新模型权重。
4. 文本生成：
   最后，我们将使用经过训练的模型生成新文本，方法是从种子序列开始，并重复对输出进行采样以开发下一个字符。

输出：

但是，一旦你完成了这篇文章，你应该有一个字符级的 RNN 模型，可以一次生成一个字符。您可以使用此模型生成与训练数据类似的文本，或创建新的原始文本。

要求

若要遵循提供的代码，需要安装以下库和模块：

1. TensorFlow：
   这个机器学习库将构建和训练 LSTM 模型。您可以通过运行 pip install tensorflow 或 pip install tensorflow-cpu（如果您没有 GPU）来安装 TensorFlow。
2. NumPy：
   这个数值计算库将操作数据并执行计算。您可以通过运行 pip install numpy 来安装 Numpy。

使用 TensorFlow 构建字符级 RNN

使用 TensorFlow 构建字符级循环神经网络 （RNN） 是一个多步骤过程。本指南将概述所涉及的步骤，从较简单的步骤开始，逐步发展到更复杂的步骤。

导入库

首先，我们将导入必要的库。我们将使用 TensorFlow 和 NumPy。

import tensorflow as tf
import numpy as np

加载数据集

接下来，我们将加载数据集。我们将使用为此示例下载的莎士比亚数据集的预处理版本。

with open('shakespeare_input.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

准备数据集

这可以使用 python 的内置 set（） 和 enumerate（） 函数来完成，如下面的代码片段所示。set（） 函数从文本中提取所有唯一字符，而 enumerate（） 函数为每个字符分配一个唯一的整数。结果是两个字典：一个将字符映射到整数 （char_to_int），另一个将整数映射到字符 （int_to_char）。我们稍后将使用这些字典对文本数据进行编码和解码，作为 RNN 的输入和输出。

chars = sorted(list(set(text)))
char_to_int = {ch:i for i, ch in enumerate(chars)}
int_to_char = {i:ch for i, ch in enumerate(chars)}

用于文本生成的 LSTM

第一步是创建唯一字符列表，并将每个字符映射到唯一整数。这可以使用 python 内置的 set（） 和 enumerate（） 函数来完成。然后，我们通过在文本上创建一个滑动窗口来创建训练示例和标签，其中输入是字符序列，标签是序列中的下一个字符。我们将输入序列填充为相同的长度，并将标签转换为确定的格式。

# Set the maximum sequence length (max_len) to be the length of the longest sequence
max_len = max([len(s) for s in text])
 
# Create training examples and labels
X = []
y = []
 
for i in range(0, len(text)-max_len, 1):
    X.append([char_to_int[ch] for ch in text[i:i+max_len]])
    y.append(char_to_int[text[i+max_len]])

现在我们有了训练示例和标签，我们需要填充它们，使它们都具有相同的长度。为此，我们将使用零填充。

# Pad the examples
X = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(X, maxlen=max_len, padding='post')
 
# Convert labels to categorical format
y = tf.keras.utils.to_categorical(y)

我们使用 TensorFlow 的 Sequential API 来构建用于文本生成的 LSTM 模型，并依次添加一个嵌入层、一个 LSTM 层和一个具有 softmax 激活的 Dense 层。Embedding 层将输入数据转换为密集向量表示，LSTM 层处理序列数据，Dense 层生成输出。

# Define the model architecture
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(chars), output_dim=64))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=128))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=len(chars), activation='softmax'))

Embedding 层的输出维度应为数据集中唯一字符数，LSTM 层和 Dense 层的单位应相同。

编译模型后，我们现在可以开始训练了。

# Train the model
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=64)

生成文本

训练模型后，我们现在可以将其用于文本生成。为此，我们将定义一个函数，该函数接受种子序列并生成指定数量的字符。

def generate_text(seed, num_chars):
    # Initialize the generated text
    generated_text = seed
 
    # Encode the seed as integers
    encoded_seed = [char_to_int[ch] for ch in seed]
 
    # Pad the seed
    padded_seed = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([encoded_seed], maxlen=max_len, padding='post')
 
    # Generate characters
    for i in range(num_chars):
        # Get the next character probabilities
        probs = model.predict(padded_seed)[0]
 
        # Get the index of the character with the highest probability
        index = np.argmax(probs)
 
        # Add the character to the generated text
        generated_text += int_to_char[index]
 
        # Update the padded seed with the latest character
        padded_seed = np.append(padded_seed[0][1:], index)
        padded_seed = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([padded_seed], maxlen=max_len, padding='post')
 
    return generated_text

现在，我们可以通过调用带有种子序列和要生成的字符数的 generate_text 函数来生成文本。

# Generate text
generated_text = generate_text('ROMEO: ', 100)
print(generated_text)

输出：

ROMEO:  Oh, that thou mightst as soon forget To pay thy part, as I to keep the debt unpaid.

下一步是什么？

您可以通过多种方式扩展项目，以添加更多特性和功能。以下是一些想法：

• 尝试不同的模型架构：
  您可以尝试使用不同数量的层或层类型（例如 GRU、RNN），以了解它如何影响模型的性能。
• 使用不同的数据集：
  莎士比亚数据集非常小，因此您应该尝试使用更大的数据集，看看它是否提高了生成文本的质量。有许多公开可用的数据集可用于文本生成，例如 Project Gutenberg 或 The Internet Archive。
• 微调模型：
  您可以尝试调整模型的超参数，例如学习率或批量大小，看看它是否能提高性能。尝试使用早期停止或学习速率衰减技术来防止过度拟合。
• 添加其他功能：
  您可以向文本生成功能添加功能，例如指定生成的文本的长度或采样过程的温度。您还可以将文本生成功能集成到 Web 应用程序或命令行界面中。

结论

• RNN 在处理文本等顺序数据方面非常有效。
• LSTM 细胞可以通过允许 RNN 保留长期记忆来帮助提高 RNN 的性能。
• 我们必须先对文本数据进行预处理，然后才能使用它来训练模型。
• Tensorflow 为构建和训练 RNN 提供了一个方便而强大的工具包。

构建字符级 RNN 是了解神经网络和自然语言处理的更多信息的好方法，可以作为这些领域更高级项目的起点。