Word2Vec与RNN：文本生成的简要代码示例

在这个示例中，我们将探讨如何使用Word2Vec大语言模型和RNN（循环神经网络）结构来生成文本序列。Word2Vec是一种预训练模型，它通过训练大量的文本数据学习词汇之间的语义关系，生成高质量的词向量。这些词向量在生成文本时作为输入的上下文表示，提供了丰富的语言信息。 首先，我们导入必要的库，如`numpy`、`gensim`（用于Word2Vec模型）和`keras`（用于构建深度学习模型）。接下来，我们定义一组简短的句子作为训练数据，展示如何处理文本数据并将其转化为模型可处理的形式。 训练Word2Vec模型时，我们设置`min_count=1`，这意味着只要有出现一次的词都会被保留。模型会计算每个词的向量表示，然后我们将这些向量存储在`embedding_matrix`中。这里，`embedding_matrix`的维度为词汇表大小加1（包括特殊符号）乘以词向量维度。 构建RNN模型时，我们选择一个Sequential模型，首先添加一个`Embedding`层，该层将输入的单词索引映射到词向量空间。我们设置了`weights`参数为`embedding_matrix`，`input_length`为3，因为我们的模型将基于前3个单词的序列进行预测。`trainable=False`表示词向量是静态的，仅在预训练阶段更新。 接下来，我们添加一个LSTM层，这是一种特殊的RNN类型，能够捕捉长期依赖性。LSTM层有100个隐藏单元，用于处理序列中的动态信息。最后一层是一个全连接层（`Dense`），使用softmax激活函数，以生成每个单词的概率分布，表示下一个单词的可能性。 模型编译过程中，我们选择交叉熵作为损失函数，这是用于多分类问题的标准损失函数，适合于softmax输出。在生成文本时，我们从一个初始的三词序列开始，通过模型预测下一个单词的索引，将其添加到输入序列中，然后再次进行预测，这个过程会不断迭代，直到达到所需的生成长度或满足某个终止条件。 然而，值得注意的是，这个示例并不完整，实际应用中可能需要对数据进行预处理（如分词、清理），调整模型架构（如尝试不同的RNN单元类型、添加注意力机制等）、优化超参数、使用更大的训练数据集以及进行更复杂的训练策略（如使用teacher-forcing或 Curriculum Learning）。此外，为了生成更有意义和连贯的文本，可能还需要采用更先进的技术，如Transformer模型或使用Transformer架构与自回归性RNN结合。这个例子提供了一个基础框架，展示了如何在实际文本生成任务中结合Word2Vec和RNN，但深度和广度远不及实际工业级的文本生成系统。