### Задание:

Выбрать русскоязычный и англоязычный художественный текст и обучить на нем рекуррентную нейронную сеть для решения задачи генерации. Подобрать архитектуру и параметры так, чтобы приблизиться к максимально осмысленному результату.

### Технологии:

Библиотека keras, библиотека numpy

### Что делает лабораторная:

Лабораторная работа создает и тренирует две рекуррентные нейронные сети для генерации текста на русском и английском языках.

### Как запустить:

Лабораторная работа запускается в файле `shestakova_maria_lab_7.py` через Run: появляется вывод в консоли

### Вывод:

Консоль:

![начало](start.png)
![конец](finish.png)
![русский текст](rus.png)
![английский текст](eng.png)

Сгенерированный текст:

Русский: Я устала наблюдать как я и все остальные женщины завязывают себя в узлы чтобы понравиться людям и если все это справедливо и для куклы представляющей женщин то я даже не знаю знаю знаю знаю знаю знаю неправильно но не всем виноваты сами сами сами и во всем виноваты сами сами сами я

Английский: I'm tired of watching myself and every single other woman tie herself into knots so that people will like us and if all of that is also true for a doll just representing women then i don't even know know know know know know even know know part of the sisterhood even

Сгенерированные тексты являются довольно осмысленными.
Повторения могут возникать из-за ограниченного размера обучающего набора данных. Однако для более больших наборов требуется большая производительность устройства, на котором запускается процесс обучения