对经典莎士比亚文集建立RNN神经网络
时间: 2023-07-18 17:51:33 浏览: 38
这是一个非常有趣的问题。建立一个RNN神经网络来模拟经典莎士比亚文集的写作风格,需要以下几个步骤:
1. 收集文本数据:首先,需要收集莎士比亚的文集,可以从公共资源库或互联网上获取。收集到数据后,需要对文本进行预处理,如删除标点符号和特殊字符等。
2. 数据清理和预处理:在此步骤中,需要对文本进行清理和预处理,例如将文本转换为小写字母、删除停用词等。
3. 建立词汇表:将文本转换为数字,需要建立一个词汇表。将每个单词映射到唯一的数字,这可以让神经网络更好地理解和处理文本。
4. 划分数据集:将收集到的数据集划分为训练集和测试集,以便对神经网络进行训练和评估。
5. 建立RNN模型:在此步骤中,需要建立一个具有长短时记忆(LSTM)单元的RNN模型,以便能够处理文本序列数据。
6. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,并在测试集上进行评估。
7. 生成新文本:使用训练好的模型生成新文本。
需要注意的是,建立这样的神经网络需要大量的数据和计算资源,因此可能需要较长的时间和较高的成本来完成。
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对经典莎士比亚文集建立RNN神经网络,给出python代码
好的,下面是一个简单的RNN神经网络的Python代码,用于生成莎士比亚风格的文本:
```python
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
# 读入文本文件
with open("shakespeare.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 将文本转化为小写
text = text.lower()
# 建立字符字典
chars = sorted(list(set(text)))
char_dict = {char: i for i, char in enumerate(chars)}
# 将文本转化为数字序列
text_seq = [char_dict[char] for char in text]
# 构建训练样本
maxlen = 40
step = 3
sentences = []
next_chars = []
for i in range(0, len(text_seq) - maxlen, step):
sentences.append(text_seq[i:i+maxlen])
next_chars.append(text_seq[i+maxlen])
# 将训练样本转化为张量
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_dict[char]] = 1
y[i, char_dict[next_chars[i]]] = 1
# 构建RNN模型
model = Sequential([
LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars))),
Dropout(0.2),
Dense(len(chars), activation="softmax")
])
# 编译模型
optimizer = RMSprop(lr=0.01)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=optimizer)
# 训练模型
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=60)
# 生成文本
def generate_text(seed_text, temperature=1.0):
generated_text = seed_text
while len(generated_text) < 200:
x = np.zeros((1, maxlen, len(chars)), dtype=np.bool)
for i, char in enumerate(seed_text):
x[0, i, char_dict[char]] = 1
preds = model.predict(x)[0]
next_char_index = sample(preds, temperature)
next_char = chars[next_char_index]
generated_text += next_char
seed_text = seed_text[1:] + next_char
return generated_text
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)
# 生成文本示例
np.random.seed(123)
seed_text = "shall i compare thee to a summer's day?\n"
generated_text = generate_text(seed_text, temperature=0.5)
print(generated_text)
```
注意,这段代码仅用于演示,实际应用中还需要进行更多的调试和优化。
对经典莎士比亚文集建立RNN神经网络,给出r代码
好的,下面是一个简单的RNN神经网络的R代码,用于生成莎士比亚风格的文本:
```
library(keras)
# 读入文本文件
text <- readLines("shakespeare.txt")
# 将文本转化为小写
text <- tolower(text)
# 建立字符字典
chars <- unique(charToRaw(text))
char_dict <- keras::text_tokenizer(num_words = length(chars),
lower = FALSE,
char_level = TRUE)
char_dict$fit_on_texts(text)
# 将文本转化为数字序列
text_seq <- char_dict$texts_to_sequences(text)
# 构建训练样本
maxlen <- 40
step <- 3
sentences <- list()
next_chars <- list()
for (i in seq(1, length(text_seq) - maxlen, step)) {
sentences[[length(sentences) + 1]] <- text_seq[i:(i + maxlen - 1)]
next_chars[[length(next_chars) + 1]] <- text_seq[i + maxlen]
}
# 将训练样本转化为张量
x <- array(0, dim = c(length(sentences), maxlen, length(chars)))
y <- array(0, dim = c(length(sentences), length(chars)))
for (i in seq(length(sentences))) {
x[i,,] <- keras::to_categorical(sentences[[i]], num_classes = length(chars))
y[i,] <- keras::to_categorical(next_chars[[i]], num_classes = length(chars))
}
# 构建RNN模型
model <- keras_model_sequential()
model %>%
layer_lstm(units = 128, input_shape = c(maxlen, length(chars))) %>%
layer_dense(units = length(chars), activation = "softmax")
# 编译模型
optimizer <- optimizer_rmsprop(lr = 0.01)
model %>% compile(loss = "categorical_crossentropy",
optimizer = optimizer)
# 训练模型
model %>% fit(x, y, batch_size = 128, epochs = 60)
# 生成文本
generate_text <- function(seed_text, temperature = 1) {
generated_text <- seed_text
while (nchar(generated_text) < 200) {
x <- array(0, dim = c(1, maxlen, length(chars)))
for (i in seq(nchar(seed_text))) {
x[1, i,] <- char_dict$word_index[[substr(seed_text, i, i)]]
}
preds <- model %>% predict(x, verbose = 0)[[1,]]
next_char_index <- sample(length(chars), size = 1, prob = preds^temperature)
next_char <- rawToChar(chars[next_char_index])
generated_text <- paste0(generated_text, next_char)
seed_text <- substr(generated_text, (nchar(generated_text) - maxlen + 1), nchar(generated_text))
}
return(generated_text)
}
# 生成文本示例
set.seed(123)
seed_text <- "shall i compare thee to a summer's day?\n"
generated_text <- generate_text(seed_text, temperature = 0.5)
cat(generated_text)
```
注意,这段代码仅用于演示,实际应用中还需要进行更多的调试和优化。