一、概述 1.主題：整個文本將基於《安娜卡列妮娜》這本書的英文文本作為LSTM模型的訓練數據，輸入為單個字符，通過學習整個英文文檔的字符（包括字母和標點符號等）來進行文本生成。 2.單詞層級和字符層級的區別： 1、基於字符的語言模型的好處在於處理任何單詞，標點和其他文檔結構時僅需要很小 ...

    本文學習記錄一下，文本生成過程，以及過程中如何 選擇/采樣 下一個生成的詞。首先將簡單介紹一下文本生成(text generation)的完成過程；然后簡單介紹下常用的采樣(sampling)方法；最后，將實現並討論以下三種采樣方法（Greedy Sampling、Temperature ...

在時間序列預測的例子中，數據的時間步長為1，是有問題的。 故使用一個新的實例：用LSTM實現文本生成。 輸入數據：50個單詞組成一個訓練樣本，輸出為同樣長度的序列。一個多對多的模型。 數據集：莎士比亞作品。 整體描述：對莎士比亞的作品進行訓練。為了測試我們的工作方式，我們將提供模型候選短語 ...

求可行方案數，可能容斥，但是操作過於complex，復雜度爆炸，不可做。 由於總方案數一定，為26^m，求不可行方案數，相減即可。此時的不可行方案數模型為求使一個字符串不含任何單詞的方案數。 那么 ...

http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 　文本生成是比較學術的說法，通常在媒體上見到的“機器人寫作”、“人工智能寫作”、“自動對話生成”、“機器人寫古詩”等，都屬於文本生成的范疇 ...

介紹 數據 快速開始 模塊 ...

測試結果： ...

基於LSTM語言模型的文本生成 目錄 基於LSTM語言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基於語言模型的文本生成 1.2 使用深度學習方法的文本生成 1.3 Sampling問題 ...