Функция генерации текста

Рекуррентные нейронные сети (RNN) для языкового моделирования с Keras

David Cecchini

Data Scientist

Генерация предложений

Предложение определяется знаками препинания: . (точка), ! (восклицательный) или ? (вопросительный).
- Знаки препинания должны входить в словарь.
Используется токен предложения, например <SENT> и </SENT>, обозначающий его начало и конец.
- Данные нужно предварительно обработать, чтобы вставить эти метки.

Генерация предложений

sentence = ''

# Loop until end of sentence
while next_char != '.':

    # Predict next char: Get pred array in position 0
    pred = model.predict(X)[0]

    char_index = np.argmax(pred)

    next_char = index_to_char(char_index)

    # Concatenate to sentence
    sentence  = sentence + next_char

Масштабирование вероятностей

Масштабирование распределения вероятностей.

Температура: термин из физики
- Малые значения: повышают уверенность предсказания
- Значение равно единице: масштабирование не применяется
- Большие значения: делают предсказание более творческим
- Гиперпараметр: подбирайте разные значения под свои задачи

Масштабирование вероятностей

def scale_softmax(softmax_pred, temperature=1.0):
    # Take the logarithm
    scaled_pred = np.log(softmax_pred) / temperature

    # Re-apply the exponential
    scaled_pred = np.exp(scaled_pred)

    # Build probability distribution
    scaled_pred = scaled_pred / np.sum(scaled_pred)

    # Simulate multinomial
    scaled_pred = np.random.multinomial(1, scaled_pred, 1)

    # Return simulated class
    return np.argmax(scaled_pred)

Давайте потренируемся!

Рекуррентные нейронные сети (RNN) для языкового моделирования с Keras