Python 深度学习实战：文本生成_深度学习文本生成

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

文本生成，又称文本摘要、机器翻译、自动摘要等，是NLP（自然语言处理）的一个分支领域，旨在通过对输入文本进行深度学习、自动推断、优化或概括的方式，生成新的输出文本。文本生成有着广泛的应用场景，包括新闻自动报道、对话系统生成回复、搜索引擎结果页面描述、文档摘要提取、聊天机器人回复、语音合成等。近年来，基于深度学习的文本生成技术取得了越来越好的效果，取得了巨大的商业价值。

对于文本生成，目前有两种主要方法：Seq2Seq 模型和 Transformer 模型。Seq2Seq 模型（Sequence to Sequence model，即序列到序列模型）根据输入序列生成输出序列，其中最常见的一种 Seq2Seq 模型就是编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）。Transformer 模型是一种最新且强大的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的 Seq2Seq 模型，它可以在并行计算中高效地实现复杂的转换。

本文将围绕 Seq2Seq 和 Transformer 模型，分享如何实现深度学习文本生成模型，并利用 GPT-2 模型、BERT 模型及 XLNet 模型实现文本生成任务。

2.核心概念与联系

2.1 Seq2Seq 模型

Seq2Seq模型结构图

Seq2Seq模型的基本结构是一个Encoder和一个Decoder组成的编码器-解码器结构。如下图所示：

Encoder接收输入序列x，经过一系列层的编码处理后，得到