TensorFlow驱动的机器人创作:探索古代唐诗数据集
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更新于2024-09-01
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本笔记主要探讨了使用TensorFlow进行机器人创作唐诗的技术实践,涉及了数据准备和模型构建的关键步骤。首先,数据的获取是关键环节,作者引用了两个数据集:
1. 数据集1:来自GitHub的AncientChinesePoemsDB,这是一个包含古代汉语诗歌和古代汉语发音的数据库,每首诗都以文本文件的形式存在。由于其结构简单,便于处理,被选择用于模型构建。
2. 数据集2:由jackeyGao提供的chinese-poetry,这是一个更为全面的古典文学数据库,涵盖了5.5万首唐诗、26万首宋诗、2.1万首宋词等,总计约1.4万古诗人和1.5千古词人的作品。数据集2采用JSON文件存储,每千首诗词为一个文件。
在数据整理阶段,作者使用Python脚本`write_txt_to_one_file`函数,将数据集1中的多个文本文件合并成一个统一的`tangshi.txt`文件,确保每行一个诗篇,同时处理了一些异常情况,如遇到特殊标点符号或不符合诗歌格式的行会被忽略。
为了训练机器学习模型,特别是可能涉及到的自然语言处理(NLP)和深度学习技术,如Transformer架构(可能与TensorFlow的`tf.keras`库相关),数据预处理是必不可少的。这可能包括分词、去除停用词、词向量化(如使用Word2Vec或BERT编码)、以及可能的序列填充或截断,以便让模型能够处理不同长度的诗歌。
此外,还需要准备训练和验证数据集,可能还会对数据进行增强,如随机替换、插入或删除词语,以提高模型的泛化能力。模型训练时,可能用到的损失函数和优化器的选择,以及如何调整超参数,如学习率、批次大小、训练轮数等,都是构建过程中重要的考虑因素。
在模型训练完成后,可以评估其生成唐诗的能力,通过生成样本查看诗歌的流畅度、韵律和意境是否符合唐代诗词的特点。如果效果满意,还可以通过调整模型结构或训练策略进一步提升。这个过程不仅展示了人工智能在艺术创作中的应用潜力,也体现了TensorFlow作为深度学习框架在实现这种创新性应用中的强大功能。
2022-05-31 上传
2021-06-30 上传
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2021-05-02 上传
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