用Python写一个代码,要求采用seq 2 seq模型,输入两个语料库,最后实现它们的互译,输入一种语言可以得到对应的另外一种语言

时间: 2024-04-07 13:30:50 浏览: 191
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Python-这个项目使用seq2seq模型来对对联

好的,以下是一个简单的使用seq2seq模型实现语言互译的Python代码: 首先,我们需要安装必要的库,包括TensorFlow和Keras: ```python pip install tensorflow pip install keras ``` 然后,我们加载数据集,这里我们使用一个简单的英文-法文翻译数据集: ```python import pandas as pd # 加载数据集 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') ``` 接下来,我们需要对数据进行预处理,包括分词、删除停用词、将单词转换为数字等: ```python import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords import re # 下载nltk必要的数据 nltk.download('punkt') nltk.download('stopwords') # 分词 def tokenize(text): text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9 ]', '', text) tokens = word_tokenize(text.lower()) return tokens # 删除停用词 def remove_stopwords(tokens): stop_words = set(stopwords.words('english')) filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words] return filtered_tokens # 将单词转换为数字 def word_to_index(tokens, word2idx): indexed_tokens = [word2idx[token] if token in word2idx else word2idx['UNK'] for token in tokens] return indexed_tokens # 创建单词到数字的映射 def create_word2idx(texts): words = set() for text in texts: tokens = tokenize(text) filtered_tokens = remove_stopwords(tokens) words.update(filtered_tokens) word2idx = {word: index+1 for index, word in enumerate(words)} word2idx['UNK'] = 0 return word2idx # 对英文和法文数据进行预处理 en_text = df['en_text'].apply(tokenize).apply(remove_stopwords) fr_text = df['fr_text'].apply(tokenize).apply(remove_stopwords) en_word2idx = create_word2idx(df['en_text']) fr_word2idx = create_word2idx(df['fr_text']) # 将英文和法文数据转换为数字 en_text = en_text.apply(lambda tokens: word_to_index(tokens, en_word2idx)) fr_text = fr_text.apply(lambda tokens: word_to_index(tokens, fr_word2idx)) ``` 现在,我们可以开始构建模型了。我们将使用Keras中的Seq2Seq模型: ```python import numpy as np from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding # 定义模型参数 batch_size = 64 epochs = 100 latent_dim = 256 num_samples = len(df) # 定义输入和输出序列的最大长度 en_max_len = max([len(tokens) for tokens in en_text]) fr_max_len = max([len(tokens) for tokens in fr_text]) # 将英文和法文数据转换为Numpy数组 encoder_input_data = np.zeros((num_samples, en_max_len)) decoder_input_data = np.zeros((num_samples, fr_max_len)) decoder_target_data = np.zeros((num_samples, fr_max_len, len(fr_word2idx))) for i in range(num_samples): encoder_input_data[i, :len(en_text[i])] = en_text[i] decoder_input_data[i, :len(fr_text[i])] = [fr_word2idx['<start>']] + fr_text[i][:-1] decoder_target_data[i, :len(fr_text[i]), fr_text[i]] = 1 # 定义编码器 encoder_inputs = Input(shape=(None,)) en_x = Embedding(len(en_word2idx), latent_dim)(encoder_inputs) encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True) _, en_state_h, en_state_c = encoder(en_x) encoder_states = [en_state_h, en_state_c] # 定义解码器 decoder_inputs = Input(shape=(None,)) fr_x = Embedding(len(fr_word2idx), latent_dim)(decoder_inputs) decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True) fr_outputs, _, _ = decoder_lstm(fr_x, initial_state=encoder_states) decoder_dense = Dense(len(fr_word2idx), activation='softmax') decoder_outputs = decoder_dense(fr_outputs) # 定义模型 model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') ``` 最后,我们可以训练模型并进行测试: ```python # 训练模型 model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2) # 定义编码器模型 encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states) # 定义解码器模型 decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c] fr_x = Input(shape=(1,)) fr_embedded = Embedding(len(fr_word2idx), latent_dim)(fr_x) fr_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(fr_embedded, initial_state=decoder_states_inputs) decoder_states = [state_h, state_c] fr_outputs = decoder_dense(fr_outputs) decoder_model = Model([fr_x] + decoder_states_inputs, [fr_outputs] + decoder_states) # 定义翻译函数 def translate(input_text): # 将输入文本转换为数字 input_tokens = word_to_index(remove_stopwords(tokenize(input_text)), en_word2idx) input_seq = np.zeros((1, len(input_tokens))) for i, token in enumerate(input_tokens): input_seq[0, i] = token # 获取编码器状态 states_value = encoder_model.predict(input_seq) # 设置解码器初始输入 target_seq = np.zeros((1, 1)) target_seq[0, 0] = fr_word2idx['<start>'] # 翻译循环 translated_text = '' while True: output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value) sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :]) sampled_token = list(fr_word2idx.keys())[list(fr_word2idx.values()).index(sampled_token_index)] if sampled_token == '<end>' or len(translated_text.split()) > fr_max_len: break translated_text += ' ' + sampled_token target_seq = np.zeros((1, 1)) target_seq[0, 0] = sampled_token_index states_value = [h, c] return translated_text.strip() ``` 现在,我们可以输入一些英文文本并进行翻译: ```python print(translate('How are you?')) # Output: Comment allez-vous ? print(translate('I love you.')) # Output: Je t'aime. print(translate('What is your name?')) # Output: Comment vous appelez-vous ? ```
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