lstm 小说生成
时间: 2023-11-20 17:06:25 浏览: 56
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种用于处理序列数据的深度学习模型,它可以用于生成小说等文本数据。以下是一个简单的 LSTM 小说生成的示例代码,你可以参考一下:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Activation
import numpy as np
# 定义训练数据
text = "小明喜欢玩游戏,他经常熬夜玩游戏,有一天,他玩了一个通宵,第二天早上醒来,发现自己穿越到了游戏世界……"
chars = list(set(text)) # 获取所有唯一字符
char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars)) # 字符到整数的映射
int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars)) # 整数到字符的映射
seq_length = 10 # 序列长度
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(text)-seq_length):
seq_in = text[i:i+seq_length]
seq_out = text[i+seq_length]
dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in])
dataY.append(char_to_int[seq_out])
n_patterns = len(dataX)
# 将训练数据转换为 LSTM 可接受的格式
X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
y = np_utils.to_categorical(dataY)
# 定义 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=64)
# 生成新文本
start = np.random.randint(0, len(dataX)-1)
pattern = dataX[start]
print("Seed:")
print("\"", ''.join([int_to_char[value] for value in pattern]), "\"")
for i in range(100):
x = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
x = x / float(len(chars))
prediction = model.predict(x, verbose=0)
index = np.argmax(prediction)
result = int_to_char[index]
seq_in = [int_to_char[value] for value in pattern]
print(result)
pattern.append(index)
pattern = pattern[1:len(pattern)]
```
这段代码会训练一个基于 LSTM 的模型,然后根据给定的初始文本生成新的文本。当然,这只是一个简单的示例,你可以通过修改模型结构、调整超参数等手段提高生成文本的质量。