下面用 Keras 来实现这些想法。首先需要可用于学习语言模型的大量文本数据。我们可以使用任意足够大的一个或多个文本文件——维基百科、《指环王》等。本例将使用尼采的一些作品，他是 19 世纪末期的德国哲学家，这些作品已经被翻译成英文。因此，我们要学习的语言模型将是针对于尼采的写作风格和主题的模型，而不是关于英语的通用模型。
首先下载语料，并将其转换为小写。
import keras
import numpy as np
path = keras.utils.get_file(
'nietzsche.txt',
origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt')
text = open(path).read().lower()
print('Corpus length:', len(text))
输出为Corpus length: 600893接下来，我们要提取长度为 maxlen 的序列（这些序列之间存在部分重叠），对它们进行 one-hot 编码，然后将其打包成形状为 (sequences, maxlen,unique_characters) 的三维 Numpy 数组。与此同时，我们还需要准备一个数组 y，其中包含对应的目标，即在每一个所提取的序列之后出现的字符（已进行 one-hot 编码）。
# Length of extracted character sequences
# 提取 60 个字符组成的序列
maxlen = 60
# We sample a new sequence every `step` characters
# 每 3 个字符采样一个新序列
step = 3
# This holds our extracted sequences（保存所提取的序列）
sentences = []
# This holds the targets (the follow-up characters)
# 保存目标（即下一个字符）
next_chars = []
for i in range(0, len(text) - maxlen, step):
sentences.append(text[i: i + maxlen])
next_chars.append(text[i + maxlen])
print('Number of sequences:', len(sentences))
# List of unique characters in the corpus（语料中唯一字符组成的列表）
chars = sorted(list(set(text)))
print('Unique characters:', len(chars))
# Dictionary mapping unique characters to their index in `chars`
# 一个字典，将唯一字符映射为它在列表 chars 中的索引
char_indices = dict((char, chars.index(char)) for char in chars)
# Next, one-hot encode the characters into binary arrays.
# 将字符 one-hot 编码为 二进制数组
print('Vectorization...')
x = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool)
for i, sentence in enumerate(sentences):
for t, char in enumerate(sentence):
x[i, t, char_indices[char]] = 1
y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1
输出为 Number of sequences: 200278
Unique characters: 58
Vectorization..构建神经网络
这个网络是一个单层 LSTM，然后是一个 Dense 分类器和对所有可能字符的 softmax。但要注意，循环神经网络并不是序列数据生成的唯一方法，最近已经证明一维卷积神经网络也可以成功用于序列数据生成。
from keras import layers
model = keras.models.Sequential()
model.add(layers.LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars))))
model.add(layers.Dense(len(chars), activation='softmax'))目标是经过 one-hot 编码的，所以训练模型需要使用 categorical_crossentropy 作为损失。
optimizer = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.01)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)训练语言模型并从中采样
给定一个训练好的模型和一个种子文本片段，我们可以通过重复以下操作来生成新的文本。
- (1) 给定目前已生成的文本，从模型中得到下一个字符的概率分布。
- (2) 根据某个温度对分布进行重新加权。
- (3) 根据重新加权后的分布对下一个字符进行随机采样。
- (4) 将新字符添加到文本末尾。
下列代码将对模型得到的原始概率分布进行重新加权，并从中抽取一个字符索引［采样函数（sampling function）］。
def sample(preds, temperature=1.0):
preds = np.asarray(preds).astype('float64')
preds = np.log(preds) / temperature
exp_preds = np.exp(preds)
preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
return np.argmax(probas)最后，下面这个循环将反复训练并生成文本。在每轮过后都使用一系列不同的温度值来生成文本。这样我们可以看到，随着模型收敛，生成的文本如何变化，以及温度对采样策略的影响。
import random
import sys
for epoch in range(1, 60):
print('epoch', epoch)
# Fit the model for 1 epoch on the available training data
model.fit(x, y,
batch_size=128,
epochs=1)
# Select a text seed at random
start_index = random.randint(0, len(text) - maxlen - 1)
generated_text = text[start_index: start_index + maxlen]
print('--- Generating with seed: "' + generated_text + '"')
for temperature in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]:
print('------ temperature:', temperature)
sys.stdout.write(generated_text)
# We generate 400 characters
for i in range(400):
sampled = np.zeros((1, maxlen, len(chars)))
for t, char in enumerate(generated_text):
sampled[0, t, char_indices[char]] = 1.
preds = model.predict(sampled, verbose=0)[0]
next_index = sample(preds, temperature)
next_char = chars[next_index]
generated_text += next_char
generated_text = generated_text[1:]
sys.stdout.write(next_char)
sys.stdout.flush()
print()输出就不写出来了，生成许多段随机生成的对话。
由结果可见，较小的温度值会得到极端重复和可预测的文本，但局部结构是非常真实的，特别是 所有单词都是真正的英文单词（单词就是字符的局部模式）。随着温度值越来越大，生成的文本 也变得更有趣、更出人意料，甚至更有创造性，它有时会创造出全新的单词，听起来有几分可信（比 如 eterned 和 troveration）。对于较大的温度值，局部模式开始分解，大部分单词看起来像是半随 机的字符串。毫无疑问，在这个特定的设置下，0.5 的温度值生成的文本最为有趣。一定要尝试 多种采样策略！在学到的结构与随机性之间，巧妙的平衡能够让生成的序列非常有趣。
注意，利用更多的数据训练一个更大的模型，并且训练时间更长，生成的样本会比上面的结果看起来更连贯、更真实。但是，不要期待能够生成任何有意义的文本，除非是很偶然的情况。 你所做的只是从一个统计模型中对数据进行采样，这个模型是关于字符先后顺序的模型。语言是一种信息沟通渠道，信息的内容与信息编码的统计结构是有区别的。为了展示这种区别，我们来看一个思想实验：如果人类语言能够更好地压缩通信，就像计算机对大部分数字通信所做的那样，那么会发生什么？语言仍然很有意义，但不会具有任何内在的统计结构，所以不可能像刚才那样学习一个语言模型。
