| .. | ||
| eng.png | ||
| eng.txt | ||
| finish.png | ||
| README.md | ||
| rus.png | ||
| rus.txt | ||
| shestakova_maria_lab_7.py | ||
| start.png | ||
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:
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