如何用textgenrnn处理中文

1. 什么是textgenrnn?

textgenrnn是建立在Keras和TensorFlow之上的,可用于生成字级别词级别文本。网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量,并允许调整大量超参数,如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。对细节感兴趣的读者,可以在Github上或类似的介绍博客文章中阅读有关textgenrnn及其功能和体系结构的更多信息。

Github项目地址: https://github.com/minimaxir/textgenrnn

介绍博客(英文原版): Generating Text with RNNs in 4 Lines of Code

介绍博客(中文简译): 仅用四行代码实现RNN文本生成模型

该Github项目的README以及各介绍博客中,都是基于英文文本进行处理的,少有文章介绍如何将textgenrnn应用到中文文本,所以我fork了原项目并添加了中文数据的训练与测试Demo,详见: https://github.com/cheesezh/textgenrnn

2. 如何用textgenrnn处理中文?

2.1. 准备中文数据

本文采用2600首与相关的五言诗作为训练数据。部分数据示例:

春眠不觉晓,处处闻啼鸟。夜来风雨声,花落知多少。
慈母手中线,游子身上衣。谁言寸草心,报得三春晖。
好雨知时节,当春乃发生。晓看红湿处,花重锦官城。
红豆生南国,春来发几枝。愿君多采撷,此物最相思。
国破山河在,城春草木深。白头搔更短,浑欲不胜簪。

可以在我的Github上边下载本文实验数据:与“春”相关的五言诗与“春”相关的七言诗

2.2. 训练模型

from textgenrnn import textgenrnn
textgen = textgenrnn(name="my.poem") # 给模型起个名字,比如`my.poem`, 之后生成的模型文件都会以这个名字为前缀
textgen.reset() # 重置模型
textgen.train_from_file( # 从数据文件训练模型
file_path = '../datasets/cn/5_chars_poem_2600.txt', # 文件路径
new_model = True, # 训练新模型
num_epochs = 30, # 训练轮数
word_level = False, # True:词级别,False:字级别
rnn_bidirectional = True, # 是否使用Bi-LSTM
max_length = 25, # 一条数据的最大长度
)

还有其他的模型参数可以配置,主要包括以下几项:

config = {
'rnn_layers': 2,
'rnn_size': 128,
'rnn_bidirectional': False,
'max_length': 15,
'max_words': 10000,
'dim_embeddings': 100,
'word_level': False,
'single_text': False
}

2.3. 生成数据

from textgenrnn import textgenrnn

textgen = textgenrnn(
name="poem",
weights_path='./poem_weights.hdf5',
config_path='./poem_config.json',
vocab_path='./poem_vocab.json'
)
textgen.generate(20, temperature=1.0)

生成数据样例:

傍海皆荒服,分符重汉臣。连年不见雪,到处即行春。

上喜老闲身,春来不得迷。章闲闲异意,亦随到情诗。

湖上花开尽,初度莫愁春。俗书百胜境,无哲老离秋。

三月小春来,闲人惊物华。且问听下意,多事翦彩光。

居春心在别,多是梅庭空。水梅人一梦,愁。场言诚微。成手。

南国无多雪,江春别离肠。非离菘楼畔,不殊问来花。

田家春事起,丁壮就东坡。予意在耕稼,因君问土宜。

春偏当春日,当桥如草心。如如如青我,当人有思生。

早春遥闻好,风晚景和。放诗此东方来,惟是日有情。

閒花淡心事,不作柳春枝。幸见散花里,何声满尔闻。

傍海皆荒服,分符重汉臣。连年不见雪,到处即行春。

子知千里,何年草旧居。遥知春还后日,何处二三难。

从生成的五言诗数据来看,大部分诗看上去还是比较正常的,但是也有一些不合理的数据,比如:

居春心在别,多是梅庭空。水梅人一梦,愁。场言诚微。成手。

子知千里,何年草旧居。遥知春还后日,何处二三难。

春偏当春日,当桥如草心。如如如青我,当人有思生。

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