kutygin_andrey_lab_7_ready

kutygin_andrey_lab_7/README.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+**Задание**
+***
+Выбрать художественный текст (четные варианты – русскоязычный, нечетные – англоязычный) и обучить на нем рекуррентную нейронную сеть для решения задачи генерации. Подобрать архитектуру и параметры так, чтобы приблизиться к максимально осмысленному результату.Далее разбиться на пары четный-нечетный вариант, обменяться разработанными сетями и проверить, как архитектура товарища справляется с вашим текстом.
+
+**Как запустить лабораторную**
+***
+Запустить файл main.py
+
+**Используемые технологии**
+***
+Библиотеки tensorflow, numpy, их компоненты
+
+**Описание лабораторной (программы)**
+***
+Данный код представляет собой пример использования рекуррентной нейронной сети LSTM (Long Short-Term Memory) с использованием библиотеки Keras для обучения модели генерации текста на русском языке.
+
+Описание работы кода:
+1. Загрузка и предобработка данных:
+   - Импортируются необходимые библиотеки, включая TensorFlow, NumPy и Keras.
+   - Открывается файл с русским текстом "rus.txt" и считывается его содержимое в переменную "rus_text".
+   - Создается объект "tokenizer_rus" для токенизации текста на отдельные слова.
+   - Производится обучение токенизатора на предоставленном русском тексте.
+   - Вычисляется общий размер словаря на основе уникальных слов в тексте.
+   - Преобразование входных и выходных последовательностей текста в числовой формат, используя токенизатор.
+   - Выравнивание входных последовательностей до максимальной длины для обеспечения единой размерности.
+
+2. Построение модели:
+   - Создается объект модели Sequential.
+   - Добавляется слой Embedding для преобразования числовых представлений слов в векторные представления.
+   - Добавляется слой LSTM для анализа последовательности входных данных.
+   - Добавляется полносвязный слой Dense с функцией активации softmax для прогнозирования следующего слова.
+   - Компилируется модель с выбранным оптимизатором и функцией потерь.
+
+3. Обучение модели:
+   - Обучение модели на тренировочных данных с выбранными параметрами batch_size и epochs.
+
+4. Функция генерации текста:
+   - Создается функция generate_text, которая принимает модель, токенизатор, максимальную длину последовательности и начальный текст.
+   - В цикле генерируются следующие слова на основе текущего состояния модели и добавляются к выходному тексту.
+   - Функция возвращает сгенерированный текст.
+
+5. Генерация текста на основе обученной модели:
+   - Вызывается функция generate_text, передавая ей обученную модель, токенизатор, максимальную длину последовательности и начальный текст.
+   - Выводятся результаты, включая потери модели на тренировочных данных и сгенерированный текст на основе обученной модели.
+**Результат**
+***
+Результат сгенерированного текста на русском языке: Был мальчик по имени тимофей он жил в маленьком домике на краю леса у него была большая мечта – стать лучшим рыцарем во всей стране каждый день тимофей тренировался с мечом прыгал через препятствия и никогда не терял надежды он знал что для достижения своей мечты нужно много работать и верить в себя однажды когда тимофей был в лесу он услышал громкий крик он поспешил к месту откуда раздавался крик и увидел что дракон похитил принцессу тимофей решил спасти её и стать настоящим героем он с силой размахнулся мечом и атаковал дракона они долго сражались но тимофей был очень храбрым
+
+Потери на тренировочных данных: 0.026399850845336914
+
+Вывод: текст получился немного сокращенным, так как стоит ограничение в 100 слов, но довольно похожим и несущим примерный смысл той истории, которая находится в файле.

kutygin_andrey_lab_7/main.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from keras.models import Sequential
+from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
+from keras.preprocessing.text import Tokenizer
+from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
+
+# Загрузка и предобработка данных на русском языке
+with open("rus.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
+    rus_text = f.read()
+
+tokenizer_rus = Tokenizer()
+tokenizer_rus.fit_on_texts([rus_text])
+
+rus_vocab_size = len(tokenizer_rus.word_index) + 1
+rus_sequences = tokenizer_rus.texts_to_sequences([rus_text])[0]
+rus_input_sequences = []
+rus_output_sequences = []
+
+for i in range(1, len(rus_sequences)):
+    rus_input_sequences.append(rus_sequences[:i])
+    rus_output_sequences.append(rus_sequences[i])
+
+rus_max_sequence_len = max([len(seq) for seq in rus_input_sequences])
+rus_input_sequences = pad_sequences(rus_input_sequences, maxlen=rus_max_sequence_len)
+
+x_rus_train = rus_input_sequences
+y_rus_train = tf.keras.utils.to_categorical(rus_output_sequences, num_classes=rus_vocab_size)
+
+# Построение модели для русского языка
+rus_model = Sequential()
+rus_model.add(Embedding(rus_vocab_size, 256, input_length=rus_max_sequence_len))
+rus_model.add(LSTM(512))
+rus_model.add(Dense(rus_vocab_size, activation='softmax'))
+
+rus_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
+
+# Обучение модели для русского языка
+rus_history = rus_model.fit(x_rus_train, y_rus_train, batch_size=128, epochs=200)
+
+def generate_text(model, tokenizer, max_sequence_len, seed_text):
+    output_text = seed_text
+    for _ in range(100):  # Генерируем 100 слов
+        encoded_text = tokenizer.texts_to_sequences([output_text])[0]
+        pad_encoded = pad_sequences([encoded_text], maxlen=max_sequence_len, truncating='pre')
+        pred_word_index = np.argmax(model.predict(pad_encoded), axis=-1)
+        pred_word = tokenizer.index_word[pred_word_index[0]]
+        output_text += " " + pred_word
+    return output_text
+
+# Генерация текста для русской модели
+rus_output_text = generate_text(rus_model, tokenizer_rus, rus_max_sequence_len, "Помню просторный")
+
+# Вывод результатов
+print("Русская модель:")
+print("Потери на тренировочных данных:", rus_history.history['loss'][-1])
+print("Сгенерированный текст:")
+print(rus_output_text)

kutygin_andrey_lab_7/rus.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+Жил-был мальчик по имени Тимофей. Он жил в маленьком домике на краю леса. У него была большая мечта – стать лучшим рыцарем во всей стране.
+
+Каждый день Тимофей тренировался с мечом, прыгал через препятствия и никогда не терял надежды. Он знал, что для достижения своей мечты, нужно много работать и верить в себя.
+
+Однажды, когда Тимофей был в лесу, он услышал громкий крик. Он поспешил к месту откуда раздавался крик и увидел, что дракон похитил принцессу. Тимофей решил спасти её и стать настоящим героем.
+
+Он с силой размахнулся мечом и атаковал дракона. Они долго сражались, но Тимофей был очень храбрым и не сдавался. В конечном итоге, он победил дракона и освободил принцессу.
+
+Весь город был очень благодарен Тимофею за его мужество и отвагу. Тимофей стал настоящим героем и его мечта сбылась – он стал лучшим рыцарем во всей стране.
+
+И они жили долго и счастливо.