Python 人工智能实战：文本生成_语言模型训练及文本生成python

1.背景介绍

文本生成简介

文本生成（text generation）是指通过机器学习算法从头开始训练，实现自动生成文本内容的方法。一般包括机器翻译、文字风格迁移、评论生成等多个应用场景。 传统的文本生成方法有规则模板和循环神经网络模型两种。其中规则模板通常基于语法和逻辑关系生成固定句子结构；循环神经网络模型则可以模拟人类语言生成文本的过程，能够产生高质量的连贯流畅的英文或中文文本。 本次的文章主要讨论的是循环神经网络模型的一种实现——通过 TensorFlow 和 Keras 框架，在语料库上训练一个字符级语言模型，并基于训练好的模型生成新的文本。

循环神经网络模型

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），也叫序列模型，是一类用来处理时间序列数据的神经网络。它能够对输入的数据进行多层次的复杂映射，并对中间隐藏状态进行保存，为后续的计算提供信息。RNN 有很多变体，如 LSTM (Long Short-Term Memory) 和 GRU (Gated Recurrent Unit)。本文只讨论 LSTM 模型。

TensorFlow 框架介绍

TensorFlow 是 Google 提供的一款开源机器学习框架，其支持多种编程语言，包括 Python、C++、Java、Go、JavaScript 及 Swift。Google 使用 TensorFlow 来训练基于神经网络的图像识别、视频分析、文本分类等模型，这些模型都需要大量数据和计算资源。因此，TensorFlow 可以帮助开发者更快地实现机器学习的创新。 Keras 是 TensorFlow 的高级 API，可以简化神经网络的构建流程，同时还提