「这是我参与11月更文挑战的第7天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战」。
1. 背景
我有两个爱好,一个是传统文化,另一个是高新技术。
传统文化,我喜欢唐诗宋词、笔墨丹青,高新技术我则从事前沿的IT编程,喜欢研究人工智能。
我很想让这两者联系起来,这一老一新,不知道会碰撞出什么火花。
2. 成果
通过试验,利用循环神经网络结合文本生成,我最终练成神功:提供一个开头,他就会自动生成一篇宋词。而且,这篇新词绝对是原创。
开头 | 生成 |
---|---|
细雨 | 细雨仙桂春。明月此,梦断在愁何。等闲帘寒,归。正在栖鸦啼来。 |
清风 | 清风到破向,貌成眠无风。人在梦断杜鹃风韵。门外插人莫造。怯霜晨。 |
高楼 | 高楼灯火,九街风月。今夜楼外步辇,行时笺散学空。但洗。俯为人间五色。 |
海风 | 海风落今夜,何处凤楼偏好。奇妙。残月破。将心青山上,落分离。 |
今夜 | 今夜谁和泪倚阑干。薰风却足轻。似泠愁绪。似清波似玉人。羞见。 |
对于诗词稍有研究的我,对于上面“高楼”一词生成的文本,比较满意。
高楼灯火,九街风月。今夜楼外步辇,行时笺散学空。但洗。俯为人间五色。
高楼处在高处,后面的文本也体现了“高”的特色,“高楼望街”是一番意境,“高楼望夜”又是另一番意境,最后出了一个“俯看五色”,一个“俯”字,也是体现了居高临下,整篇文本无不围绕“高”的主题。实乃绝妙!
下面就来剖析下,宋词生成是如何实现的。
3. 实现方式
3.1 数据的准备
我找到了一个宋词数据集,是一个csv格式的文件,里面有2万首宋词。
文档的第一列是词牌名,第二列是作者,第三列是正文。其中正文,已经做好了分词处理。
想要了解分词,可以查看NLP知识点:中文分词。
3.2 数据的读入
首先导入整个项目涉及到的包。
import csv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
from tensorflow.python.keras.engine.sequential import Sequential
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
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下面是加载数据集文件中数据的方法。
def load_data(num = 1000):
# 读取csv文件。表头:0 题目| 1 作者| 2 内容
csv_reader = csv.reader(open("./ci.csv",encoding="gbk"))
# 以一首词为单位存储
ci_list = []
for row in csv_reader:
# 取每一行,找到词内容那一列
ci_list.append(row[2])
# 超过最大数量退出循环,用多少取多少
if len(ci_list) > num:break
return ci_list
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想要详细了解如何加载csv数据集,可以查看NLP知识点:CSV格式的读取。
然后进行数据序列化。
def get_train_data():
# 加载数据作为语料库["春花 秋月","一江 春水 向东 流"]
corpus = load_data()
# 定义分词器
tokenizer = Tokenizer()
# 分词器适配文本,将语料库拆分词语并加索引{"春花":1,"秋月":2,"一江":3}
tokenizer.fit_on_texts(corpus)
# 定义输入序列
input_sequences = []
# 从语料库取出每一条
for line in corpus:
# 序列成数字 "一江 春水 向东 流" ->[3,4,5,6]
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
# 截取字符[3,4,5,6]变成[3,4],[3,4,5],[3,4,5,6]
for i in range(1, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i+1]
input_sequences.append(n_gram_sequence)
# 找到语料库中最大长度的一项
max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
# 填充序列每一项到最大长度,采用前面补0的方式
input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
return tokenizer, input_sequences, max_sequence_len
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关于为什么要把文本进行序列化,以及如何序列化,可以前往知识点Tokenizer、texts_to_sequences、pad_sequences查看详细说明。
这里要重点说明一下,因为要做文本预测的训练,需要从上面的词语推断出下面的词语,所以这里做了一些加工。
比如“看山 不是 山 , 看山 又是 山”这一句,它给转化成了多句:
看山 不是
看山 不是 山
看山 不是 山 ,
看山 不是 山 , 看山
看山 不是 山 , 看山 又是
看山 不是 山 , 看山 又是 山
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这么做的目的就是告诉神经网络,如果前面是“看山”,后面跟一个词语是“不是”。当前面变成“看山 不是 山 , 看山”时,这时“看山”后面就变成“又是”了。
“看山”后面并不是固定的,而是根据它前面一串词语综合判断而决定的。
将一句话,切成多句话,这是一个特殊处理的地方,就是下面代码做的事情:
for i in range(1, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i+1]
input_sequences.append(n_gram_sequence)
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3.3 构建模型
要训练数据,我们首先得有一个神经网络模型,下面是构建了一个网络模型序列。
def create_model(vocab_size, embedding_dim, max_length):
# 构建序列模型
model = Sequential()
# 添加嵌入层
model.add(layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length = max_length))
# 添加长短时记忆层
model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(512)))
# 添加softmax分类
model.add(layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'))
# adam优化器
adam = Adam(lr=0.01)
# 配置训练参数
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
return model
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关于模型、层、激活函数的知识点,有专门解释:神经网络模型的序列和层、激活函数。
3.4 进行训练
训练的代码如下:
# 分词器,输入序列,最大序列长度
tokenizer, input_sequences, max_sequence_len = get_train_data()
# 得出有多少个词,然后+1,1是统一长度用的填充词
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
# 从语料库序列中拆分出输入和输出,输入是前面几个词,输出是最后一个词
xs = input_sequences[:,:-1]
labels = input_sequences[:,-1]
# 结果转为独热编码
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
# 创建模型
model = create_model(total_words, 256, max_sequence_len-1)
# 进行训练
model.fit(xs, ys, epochs= 15, verbose=1)
# 保存训练的模型
model_json = model.to_json()
with open('./save/model.json', 'w') as file:
file.write(model_json)
# 保存训练的权重
model.save_weights('./save/model.h5')
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假设我们得到了训练序列input_sequences是:
[0, 0, 1, 2]
[0, 0, 3, 4]
[0, 3, 4, 5]
[3, 4, 5, 6]
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对应文字就是:
[0, 0, 春花, 秋月]
[0, 0, 一江, 春水]
[0, 一江, 春水, 向东]
[一江, 春水, 向东, 流]
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对于训练,一般都是成对的。一个输入,一个输出。机器将学习从输入推断出输出的诀窍。
在这个例子中,因为是从上一个词推断出下一个词,所以输入和输出都要从上面的语料库中来取。
下面这段代码就是从input_sequences取出了输入和输出:
xs = input_sequences[:,:-1]
labels = input_sequences[:,-1]
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输入 xs | 输出 labels |
---|---|
[0, 0, 春花] | [秋月] |
[0, 0, 一江] | [春水] |
[0, 一江, 春水] | [向东] |
[一江, 春水, 向东] | [流 ] |
因为模型里面激活函数使用了activation='softmax'
,所以这个输出要通过tf.keras.utils.to_categorical
转化成了独热编码。
如果对独热编码有疑问,可以查看《知识点:独热编码》。
此时,需要强调几个概念:
- 文本序列的最大长度
max_sequence_len
就是[一江, 春水, 向东, 流]
的长度,此处值为4。主要作用是定义一个固定的训练长度,长度不足时补0,超出时裁剪。
为什么要这么做,可以点击此处了解。
- 输入序列的长度
input_length
就是[0, 一江, 春水]
的长度,固定为3,是从max_sequence_len
截取出来的,最后一个词不要。主要作用是作为输入。
关于上面的模型数据的保存,有兴趣的可以看知识点:模型保存为json和h5格式。
3.5 进行预测
训练完成之后,我们就可以享受胜利果实,开始进行预测了。
预测代码如下:
def predict(seed_text, next_words = 20):
# 分词器,输入序列,最大序列长度
tokenizer, input_sequences, max_sequence_len = get_train_data()
# 读取训练的模型结果
with open('./save/model.json', 'r') as file:
model_json_from = file.read()
model = tf.keras.models.model_from_json(model_json_from)
model.load_weights('./save/model.h5')
# 假如要预测后面next_words=20个词,那么需要循环20词,每次预测一个
for _ in range(next_words):
# 将这个词序列化 如传来“高楼”,则从词库中找高楼的索引为50,序列成[50]
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
# 填充序列每一项到最大长度,采用前面补0的方式[0,0……50]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen= max_sequence_len-1, padding='pre')
# 预测下一个词,预测出来的是索引
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose = 0)
# 定义一个输出存储输出的数值
output_word = ''
# 找到预测的索引是哪一个词,比如55是“灯火”
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
# 输入+输出,作为下一次预测:高楼 灯火
seed_text = seed_text + " " + output_word
print(seed_text)
# 替换空格返回
return seed_text.replace(' ' , '')
# 预测数据
print(predict('细雨',next_words = 22))
# 细雨仙桂春。明月此,梦断在愁何。等闲帘寒,归。正在栖鸦啼来。
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关于上面的模型数据的读取,有兴趣的可以看知识点:读取json、h5文件恢复模型。
预测需要给一个开头的词语,并且指定后面需要预测多少个词语。
graph TD
A[开头词语 A] --预测B--> P1[AB]--预测C--> P2[ABC]--预测D--> P3[ABCD]
A --预测后面N个词--> P3
首先,根据开始的词语,通过model.predict_classes(token_list)
预测出下一个词语,接着开头词语连同预测词语两方再作为输入,继续预测下一个词语。如此类推,像贪吃蛇一样,从一个开头词语慢慢地引出一个长句子。句子中每个词语是有语义上的前后关系的。
这就是宋词生成器的实现逻辑,希望对你有所帮助。