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1. 背景
我有两个爱好，一个是传统文化，另一个是高新技术。
传统文化，我喜欢唐诗宋词、笔墨丹青，高新技术我则从事前沿的IT编程，喜欢研究人工智能。
我很想让这两者联系起来，这一老一新，不知道会碰撞出什么火花。
2. 成果
通过试验，利用循环神经网络结合文本生成，我最终练成神功：提供一个开头，他就会自动生成一篇宋词。而且，这篇新词绝对是原创。
开头生成细雨细雨仙桂春。明月此，梦断在愁何。等闲帘寒，归。正在栖鸦啼来。清风清风到破向，貌成眠无风。人在梦断杜鹃风韵。门外插人莫造。怯霜晨。高楼高楼灯火，九街风月。今夜楼外步辇，行时笺散学空。但洗。俯为人间五色。海风海风落今夜，何处凤楼偏好。奇妙。残月破。将心青山上，落分离。今夜今夜谁和泪倚阑干。薰风却足轻。似泠愁绪。似清波似玉人。羞见。
对于诗词稍有研究的我，对于上面”高楼”一词生成的文本，比较满意。
高楼灯火，九街风月。今夜楼外步辇，行时笺散学空。但洗。俯为人间五色。
高楼处在高处，后面的文本也体现了”高”的特色，”高楼望街”是一番意境，”高楼望夜”又是另一番意境，最后出了一个”俯看五色”，一个”俯”字，也是体现了居高临下，整篇文本无不围绕”高”的主题。实乃绝妙！
下面就来剖析下，宋词生成是如何实现的。
3. 实现方式
3.1 数据的准备
我找到了一个宋词数据集，是一个csv格式的文件，里面有2万首宋词。
文档的第一列是词牌名，第二列是作者，第三列是正文。其中正文，已经做好了分词处理。
想要了解分词，可以查看NLP知识点：中文分词。
; 3.2 数据的读入
首先导入整个项目涉及到的包。
import csv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
from tensorflow.python.keras.engine.sequential import Sequential
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
下面是加载数据集文件中数据的方法。
def load_data(num = 1000):
csv_reader = csv.reader(open("./ci.csv",encoding="gbk"))
ci_list = []
for row in csv_reader:
ci_list.append(row[2])
if len(ci_list) > num:break
return ci_list
然后进行数据序列化。
这里要重点说明一下，因为要做文本预测的训练，需要从上面的词语推断出下面的词语，所以这里做了一些加工。
比如”看山 不是 山 ， 看山 又是 山”这一句，它给转化成了多句：
看山 不是
看山 不是 山
看山 不是 山 ，
看山 不是 山 ， 看山
看山 不是 山 ， 看山 又是
看山 不是 山 ， 看山 又是 山
这么做的目的就是告诉神经网络，如果前面是”看山”，后面跟一个词语是”不是”。当前面变成”看山 不是 山 ， 看山”时，这时”看山”后面就变成”又是”了。
“看山”后面并不是固定的，而是根据它前面一串词语综合判断而决定的。
将一句话，切成多句话，这是一个特殊处理的地方，就是下面代码做的事情：
for i in range(1, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i+1]
input_sequences.append(n_gram_sequence)
3.3 构建模型
要训练数据，我们首先得有一个神经网络模型，下面是构建了一个网络模型序列。
def create_model(vocab_size, embedding_dim, max_length):
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length = max_length))
model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(512)))
model.add(layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'))
adam = Adam(lr=0.01)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
return model
关于模型、层、激活函数的知识点，有专门解释：神经网络模型的序列和层、激活函数。
假设我们得到了训练序列input_sequences是：
[0, 0, 1, 2]
[0, 0, 3, 4]
[0, 3, 4, 5]
[3, 4, 5, 6]
对应文字就是：
[0, 0, 春花, 秋月]
[0, 0, 一江, 春水]
[0, 一江, 春水, 向东]
[一江, 春水, 向东, 流]
对于训练，一般都是成对的。一个输入，一个输出。机器将学习从输入推断出输出的诀窍。
在这个例子中，因为是从上一个词推断出下一个词，所以输入和输出都要从上面的语料库中来取。
下面这段代码就是从input_sequences取出了输入和输出：
输入 xs输出 labels[0, 0, 春花][秋月][0, 0, 一江][春水][0, 一江, 春水][向东][一江, 春水, 向东][流 ]
因为模型里面激活函数使用了 activation='softmax'，所以这个输出要通过 tf.keras.utils.to_categorical转化成了独热编码。
此时，需要强调几个概念：
- 文本序列的最大长度
max_sequence_len就是[一江, 春水, 向东， 流]的长度，此处值为4。主要作用是定义一个固定的训练长度，长度不足时补0，超出时裁剪。
为什么要这么做，可以点击此处了解。
- 输入序列的长度
input_length就是[0, 一江, 春水]的长度，固定为3，是从max_sequence_len截取出来的，最后一个词不要。主要作用是作为输入。
3.5 进行预测
训练完成之后，我们就可以享受胜利果实，开始进行预测了。
预测需要给一个开头的词语，并且指定后面需要预测多少个词语。
预测B
预测C
预测D
预测后面N个词
开头词语 A
AB
ABC
ABCD
首先，根据开始的词语，通过 model.predict_classes(token_list)预测出下一个词语，接着开头词语连同预测词语两方再作为输入，继续预测下一个词语。如此类推，像贪吃蛇一样，从一个开头词语慢慢地引出一个长句子。句子中每个词语是有语义上的前后关系的。
这就是宋词生成器的实现逻辑，希望对你有所帮助。
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Original: https://blog.csdn.net/newlw/article/details/122546983
Author: biyezuopinvip
Title: 基于Python的宋词生成器
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