Python深度学习之LSTM文本生成_tensorflow lstm 生成文本

Deep Learning with Python

这篇文章是我学习《Deep Learning with Python》(第二版，François Chollet 著) 时写的系列笔记之一。文章的内容是从 Jupyter notebooks 转成 Markdown 的，你可以去 GitHub 或 Gitee 找到原始的 .ipynb 笔记本。

你可以去这个网站在线阅读这本书的正版原文(英文)。这本书的作者也给出了配套的 Jupyter notebooks。

本文为 第8章 生成式深度学习 (Chapter 8. Generative deep learning) 的笔记之一。

8.1 Text generation with LSTM

使用 LSTM 生成文本

以前有人说过：“generating sequential data is the closest computers get to dreaming”，让计算机生成序列是很有魅力的事情。我们将以文本生成为例，探讨如何将循环神经网络用于生成序列数据。这项技术也可以用于音乐的生成、语音合成、聊天机器人对话生成、甚至是电影剧本的编写等等。

其实，我们现在熟知的 LSTM 算法，最早被开发出来的时候，就是用于逐字符地生成文本的。

序列数据的生成

用深度学习生成序列的通用方法，就是训练一个网络(一般用 RNN 或 CNN)，输入前面的 Token，预测序列中接下来的 Token。

说的术语化一些：给定前面的 Token，能够对下一个 Token 的概率进行建模的网络叫作「语言模型(language model)」。语言模型能够捕捉到语言的统计结构 ——「潜在空间(latent space)」。训练好一个语言模型，输入初始文本字符串（称为「条件数据」，conditioning data），从语言模型中采样，就可以生成新 Token，把新的 Token 加入条件数据中，再次输入，重复这个过程就可以生成出任意长度的序列。

我们从一个简单的例子开始：用一个 LSTM 层，输入文本语料的 N 个字符组成的字符串，训练模型来生成第 N+1 个字符。模型的输出是做 softmax，在所有可能的字符上，得到下一个字符的概率分布。这个模型叫作「字符级的神经语言模型」(character-level neural language model)。

采样策略

使用字符级的神经语言模型生成文本时，最重要的问题是如何选择下一个字符。这里有几张常用方法：

• 贪婪采样(greedy sampling)：始终选择可能性最大的下一个字符。这个方法很可能得到重复的、可预测的字符串，而且可能意思不连贯。（输入法联想）
• 纯随机采样：从均匀概率分布中抽取下一个字符，其中每个字符的概率相同。这样随机性太高，几乎不会生成出有趣的内容。（就是胡乱输出字符的组合）
• 随机采样(stochastic sampling)：根据语言模型的结果，如果下一个字符是 e 的概率为 0.3，那么你会有 30% 的概率选择它。有一点的随机性，让生成的内容更随意富有变化，但又不是完全随机，输出可以比较有意思。

随机采样看上去很好，很有创造性，但有个问题是无法控制随机性的大小：随机性越大，可能富有创造性，但可能胡乱输出；随机性越小，可能更接近真实词句，但太死板、可预测。

为了在采样过程中控制随机性的大小，引入一个参数：「softmax 温度」(softmax temperature)，用于表示采样概率分布的熵，即表示所选择的下一个字符会有多么出人意料或多么可预测：

• 更高的温度：熵更大的采样分布，会生成更加出人意料、更加无结构的数据；
• 更低的温度：对应更小的随机性，会生成更加可预测的数据。

具体的实现是，给定 temperature 值，对模型的 softmax 输出重新加权，得到新的概率分布：

import numpy as np

def rewight_distribution(original_distributon, temperature=0.5):
    '''
    对于不同的 softmax 温度，对概率分布进行重新加权
    '''
    distribution = np.log(original_distribution) / temperature
    distribution = np.exp(distribution)
    return distribution / np.sum(distribution)
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字符级 LSTM 文本生成实现

理论就上面那些了，现在，我们要用 Keras 来实现字符级的 LSTM 文本生成了。

数据准备

首先，我们需要大量的文本数据(语料，corpus)来训练语言模型。可以去找足够大的一个或多个文本文件：维基百科、各种书籍等都可。这里我们选择用一些尼采的作品（英文译本），这样我们学习出来的语言模型将是有尼采的写作风格和主题的。（插：我，我以前自己写野生模型玩，都是用鲁迅