Seq2Seq故事文本生成项目：课程作业详解与代码实现

资源摘要信息:"本次资源包含了大数据课程的作业项目，主要聚焦于基于Seq2Seq模型的故事文本生成任务。项目的核心是一个基于编码器-解码器架构的文本生成模型，采用注意力机制连接编码器和解码器。项目中参考了多篇文献，包括介绍两步式故事生成方法的文献[2]、Ammanabrolu等人提出的级联模型[3]、Yang等人利用外部知识增强文本生成的方法[5]，以及对bleu值评价指标的说明[6]。 具体而言，本项目要求学生使用Python语言来编写源码，实现以下功能：给定一个故事标题，通过Seq2Seq模型生成一个包含5个句子的短故事。项目文件列表包含了项目的核心文件，如项目说明文档、模型实现文件(model.py)、主程序文件(main.py)、配置文件(config.py)、工具函数文件(utils.py)、数据文件夹(data)等。同时，还包括了与开发环境相关的文件(.idea)、一些示例脚本(scripts_example)、提交结果文件夹(submitted_result)和项目中可能使用到的图片文件夹(img)。 本项目不仅适用于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等专业的学生和教师，也可以作为企业员工的参考资料。此外，项目还提供了二次开发的空间，鼓励学习者基于此项目进一步开发和创新。在学习和使用该项目时，鼓励用户积极反馈问题和建议，以便于持续改进和优化项目。 在技术层面，Seq2Seq模型是文本生成领域广泛使用的一种算法，它通过序列到序列的学习方法，使得编码器能够处理输入序列，解码器能够产生相应的输出序列。而注意力机制的引入，使得解码器在生成输出时能够更加关注于输入序列中的相关信息，从而提高生成文本的质量。在项目中，通过引入Self-Attention模块，期望在故事生成任务上取得更好的效果。 对于评估模型生成文本的质量，本项目采用bleu值作为评价指标，该指标考虑了n-gram的重合度，并引入了长度惩罚因数BP来解决较短输出序列评分偏高的问题。bleu值是机器翻译和文本生成任务中的一个常用评价指标，它能够客观地评估生成文本与参考文本之间的相似度。 项目中所提到的参考文献[2]中介绍的两步式故事生成方法，以及文献[3]和[5]中介绍的方法，都是对本项目在技术实现和方法论上的重要参考。学习者在实际操作本项目时，可以进一步深入研究这些参考文献，以获得更深入的理解和技术提升。"