20200818 -

引言

前面文章中，介绍了字符级别的文本生成《LSTM生成文本（字符级别），在字符级别的生成过程中，利用滑动窗口的形式来持续生成文本。本文中介绍看到的另外一篇基于单词的生成形式。

LSTM文本生成

本篇文章中，主要参考了kaggle上的一篇文章[1]，在模型中，使用了embedding层，然后输入其实是句子。但是感觉他的代码部分并不是非常友好，也可能是我对模型的使用有些忘记了。

数据预处理

def generate_padded_sequences(input_sequences):
    max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
    input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
    
    predictors, label = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]
    label = ku.to_categorical(label, num_classes=total_words)
    return predictors, label, max_sequence_len

predictors, label, max_sequence_len = generate_padded_sequences(inp_sequences)

从上文中，可以看出，其使用的方式跟前面字符级别文章的一样，也是输入一段字符，然后最后一个单词作为输出。

模型

def create_model(max_sequence_len, total_words):
    input_len = max_sequence_len - 1
    model = Sequential()
    
    # Add Input Embedding Layer
    model.add(Embedding(total_words, 10, input_length=input_len))
    
    # Add Hidden Layer 1 - LSTM Layer
    model.add(LSTM(100))
    model.add(Dropout(0.1))
    
    # Add Output Layer
    model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))

    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
    
    return model

model = create_model(max_sequence_len, total_words)
model.summary()

基本上理解是没有问题的，一个embedding层，然后就是LSTM，最后一个多分类。

预测部分

def generate_text(seed_text, next_words, model, max_sequence_len):
    for _ in range(next_words):
        token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
        predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
        
        output_word = ""
        for word,index in tokenizer.word_index.items():
            if index == predicted:
                output_word = word
                break
        seed_text += " "+output_word
    return seed_text.title()
    
print (generate_text("united states", 5, model, max_sequence_len))
print (generate_text("preident trump", 4, model, max_sequence_len))
print (generate_text("donald trump", 4, model, max_sequence_len))
print (generate_text("india and china", 4, model, max_sequence_len))
print (generate_text("new york", 4, model, max_sequence_len))
print (generate_text("science and technology", 5, model, max_sequence_len))

最后是一个预测的过程，也是将生成的文本重新添加到之前的种子中。

后记

感觉这篇文章的内容和之前的字符级别在数据处理（准备输入输出上）没有本质的区别，大致还是利用滑动窗口的形式来预测，只不过是使用了单词级别。

还是要再看看更多的内容，那么后续的模型改进中，是对模型的机构进行了改进，还是从数据的角度呢？

参考

[1]Beginners Guide to Text Generation using LSTMs