基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的古詩生成器，具體內(nèi)容如下

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之前在手機百度上看到有個“為你寫詩”功能，能夠隨機生成古詩，當時感覺很酷炫= =

在學習了深度學習后，了解了一下原理，打算自己做個實現(xiàn)練練手，于是，就有了這個項目。文中如有瑕疵紕漏之處，還請路過的諸位大佬不吝賜教，萬分感謝！

使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的古詩生成器，能夠完成古體詩的自動生成。我簡單地訓練了一下，格式是對上了，至于意境么。。。emmm，呵呵

舉一下模型測試結(jié)果例子：

1.生成古體詩

示例1：

樹陰飛盡水三依，謾自為能厚景奇。
莫怪仙舟欲西望，楚人今此惜春風。

示例2：

巖外前苗點有泉，紫崖煙靄碧芊芊。
似僧月明秋更好，一蹤顏事欲猶傷？

2.生成藏頭詩(以“神策”為例)

示例1：

神照隆祭測馨塵，策紫瓏氳羽團娟。

示例2：

神輦鶯滿花臺潭，策窮漸見仙君地。

下面記錄項目實現(xiàn)過程（由于都是文本處理方面，跟前一個項目存在很多類似的內(nèi)容，對于這部分內(nèi)容，我就只簡單提一下，不展開了，新的東西再具體說）：

1.數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)集使用四萬首的唐詩訓練集，可以點擊這里進行下載。

數(shù)據(jù)預處理的過程與前一個項目TensorFlow練手項目一：使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)實現(xiàn)影評情感分類大同小異，可以參考前一個項目，這里就不多說了，直接上代碼。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 上午11:04
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import collections

ORIGIN_DATA = 'origin_data/poetry.txt' # 源數(shù)據(jù)路徑

OUTPUT_DATA = 'processed_data/poetry.txt' # 輸出向量路徑

VOCAB_DATA = 'vocab/poetry.vocab'


def word_to_id(word, id_dict):
 if word in id_dict:
  return id_dict[word]
 else:
  return id_dict['<unknow>']


poetry_list = [] # 存放唐詩的數(shù)組

# 從文件中讀取唐詩
with open(ORIGIN_DATA, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 print '唐詩總數(shù) : {}'.format(len(f_lines))
 # 逐行進行處理
 for line in f_lines:
  # 去除前后空白符，轉(zhuǎn)碼
  strip_line = line.strip().decode('utf8')
  try:
   # 將唐詩分為標題和內(nèi)容
   title, content = strip_line.split(':')
  except:
   # 出現(xiàn)多個':'的將被舍棄
   continue
  # 去除內(nèi)容中的空格
  content = content.strip().replace(' ', '')
  # 舍棄含有非法字符的唐詩
  if '(' in content or '（' in content or '<' in content or '《' in content or '_' in content or '[' in content:
   continue
  # 舍棄過短或過長的唐詩
  lenth = len(content)
  if lenth < 20 or lenth > 100:
   continue
  # 加入列表
  poetry_list.append('s' + content + 'e')

print '用于訓練的唐詩數(shù) : {}'.format(len(poetry_list))

poetry_list=sorted(poetry_list,key=lambda x:len(x))

words_list = []
# 獲取唐詩中所有的字符
for poetry in poetry_list:
 words_list.extend([word for word in poetry])
# 統(tǒng)計其出現(xiàn)的次數(shù)
counter = collections.Counter(words_list)
# 排序
sorted_words = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 獲得出現(xiàn)次數(shù)降序排列的字符列表
words_list = ['<unknow>'] + [x[0] for x in sorted_words]
# 這里選擇保留高頻詞的數(shù)目，詞只有不到七千個，所以我全部保留
words_list = words_list[:len(words_list)]

print '詞匯表大小 ： {}'.format(words_list)

with open(VOCAB_DATA, 'w') as f:
 for word in words_list:
  f.write(word + '\n')

# 生成單詞到id的映射
word_id_dict = dict(zip(words_list, range(len(words_list))))
# 將poetry_list轉(zhuǎn)換成向量形式
id_list=[]
for poetry in poetry_list:
 id_list.append([str(word_to_id(word,word_id_dict)) for word in poetry])

# 將向量寫入文件
with open(OUTPUT_DATA, 'w') as f:
 for id_l in id_list:
  f.write(' '.join(id_l) + '\n')

新聞標題：基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的古詩生成器-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來源：http://sd-ha.com/article16/jjgdg.html

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