В предыдущем посте мы рассмотрели различные задачи обработки естественного языка (NLP). Сегодня мы попробуем научить компьютер создавать текст, то есть займемся генерацией текста.
1. Что такое генерация текста?
Генерация текста – это процесс создания текста на естественном языке с использованием алгоритмов машинного обучения. Этот текст может быть различным: стихи, код, сценарии, музыка, электронные письма, ответы на вопросы и т.д.
2. Методы генерации текста:
Существует множество различных методов генерации текста, включая:
- Методы на основе марковских цепей (Markov Chains): Простые методы, которые генерируют текст, основываясь на вероятности перехода от одного слова к другому.
- Методы на основе рекуррентных нейронных сетей (RNN): RNN, особенно LSTM и GRU, хорошо подходят для генерации текста, поскольку они могут учитывать контекст и генерировать последовательности слов.
- Методы на основе трансформеров (Transformers): Transformers, такие как GPT, являются самыми современными моделями для генерации текста и демонстрируют впечатляющие результаты.
3. Пример: генерация текста с помощью LSTM:
Мы будем использовать LSTM для генерации текста на основе небольшого корпуса текста. В качестве примера возьмем небольшой отрывок из произведения “Алиса в Стране чудес”:
alice_text = """Alice was beginning to get very tired of sitting by her sister on the
bank, and of having nothing to do: once or twice she had peeped into the
book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in
it, 'and what is the use of a book,' thought Alice 'without pictures or
conversations?'"""
Теперь напишем код для генерации текста с помощью LSTM и Keras:
__________________________________________________________________________________________
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 1. Подготовка данных
alice_text = """Alice was beginning to get very tired of sitting by her sister on the
bank, and of having nothing to do: once or twice she had peeped into the
book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in
it, 'and what is the use of a book,' thought Alice 'without pictures or
conversations?'"""
# Токенизация
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts([alice_text])
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1 # +1 для учета паддинга
# Преобразование текста в последовательности токенов
input_sequences = []
for line in alice_text.split('\n'):
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
for i in range(1, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i+1]
input_sequences.append(n_gram_sequence)
# Паддинг последовательностей
max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
# Создание входных и выходных данных
X, y = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]
y = to_categorical(y, num_classes=total_words)
# 2. Создание модели LSTM
model = Sequential()
model.add(Embedding(total_words, 50, input_length=max_sequence_len-1)) # Слой Embedding
model.add(LSTM(100)) # Слой LSTM
model.add(Dense(total_words, activation='softmax')) # Выходной слой
# 3. Компиляция и обучение модели
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=1)
# 4. Генерация текста
def generate_text(seed_text, next_words, model, max_sequence_len):
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
predicted = np.argmax(model.predict(token_list, verbose=0), axis=-1) # Выбираем наиболее вероятное следующее слово
output_word = "" for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break seed_text += " " + output_word
return seed_text
# Генерируем текст, начиная с фразы "Alice was"
print(generate_text("Alice was", 5, model, max_sequence_len))
___________________________________________________________________________________python
Разберем код:
- Tokenizer() – создает объект Tokenizer для токенизации текста.
- tokenizer.fit_on_texts([alice_text]) – обучает Tokenizer на нашем корпусе текста.
- tokenizer.texts_to_sequences([line])[0] – преобразует текст в последовательность токенов.
- pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre') – приводит все последовательности к одной длине max_sequence_len, заполняя более короткие последовательности нулями в начале.
- Embedding(total_words, 50, input_length=max_sequence_len-1) – создает слой Embedding, который преобразует каждый токен (слово) в вектор размерностью 50.
- LSTM(100) – добавляет слой LSTM с 100 нейронами.
- Dense(total_words, activation='softmax') – добавляет выходной слой с softmax функцией активации, который выводит вероятности для каждого слова в словаре.
- generate_text(seed_text, next_words, model, max_sequence_len) – функция для генерации текста, которая принимает начальную фразу (seed_text), количество слов для генерации (next_words), модель и максимальную длину последовательности.
4. Что дальше?
- Использование большего корпуса текста: Обучение модели на большем корпусе текста, таком как целая книга или набор книг.
- Регулировка параметров модели: Изменение количества слоев LSTM, количества нейронов в слоях и других параметров модели.
- Использование Dropout: Использование Dropout для предотвращения переобучения.
- Использование предварительно обученных языковых моделей: Использование предварительно обученных языковых моделей, таких как GPT, для генерации более качественного текста.
Вопрос дня: Какие типы текста вам кажутся наиболее интересными для генерации с помощью ИИ? Поделитесь в комментариях! 👇
#генерациятекста #nlp #lstm #keras #tensorflow #глубокоеобучение #deeplearning #искусственныйинтеллект #ai #ml #python #дляначинающих #технологии #дзен #канал