68 lines
2.9 KiB
Python
68 lines
2.9 KiB
Python
import numpy as np
|
||
from tensorflow import keras
|
||
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
|
||
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
|
||
|
||
# функция подготовки текста, создания и тренировки модели
|
||
def train_model(file_path, epochs):
|
||
# cчитывание данных из файла
|
||
f = open(file_path, encoding='utf-8')
|
||
data = f.read()
|
||
f.close()
|
||
|
||
# создание токенизатора
|
||
tokenizer = Tokenizer()
|
||
tokenizer.fit_on_texts([data])
|
||
|
||
# преобразование текста в последовательности чисел
|
||
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([data])
|
||
|
||
# создание обучающих данных
|
||
input_sequences = []
|
||
for sequence in sequences:
|
||
for i in range(1, len(sequence)):
|
||
n_gram_sequence = sequence[:i+1]
|
||
input_sequences.append(n_gram_sequence)
|
||
|
||
# предобработка для получения одинаковой длины последовательностей
|
||
max_sequence_len = max([len(sequence) for sequence in input_sequences])
|
||
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre')
|
||
|
||
# разделение на входные и выходные данные
|
||
x = input_sequences[:, :-1]
|
||
y = input_sequences[:, -1]
|
||
|
||
# создание модели рекуррентной нейронной сети
|
||
model = keras.Sequential()
|
||
model.add(keras.layers.Embedding(len(tokenizer.word_index)+1, 100, input_length=max_sequence_len-1))
|
||
model.add(keras.layers.Dropout(0.2))
|
||
model.add(keras.layers.LSTM(150))
|
||
model.add(keras.layers.Dense(len(tokenizer.word_index)+1, activation='softmax'))
|
||
|
||
# компиляция и обучение модели
|
||
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
|
||
model.fit(x, y, epochs=epochs, verbose=1)
|
||
|
||
return model, tokenizer, max_sequence_len
|
||
|
||
# функция генерации текста
|
||
def generate_text(model, tokenizer, max_sequence_len, seed_text, next_words):
|
||
for _ in range(next_words):
|
||
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
|
||
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
|
||
predicted = model.predict(token_list)
|
||
predict_index = np.argmax(predicted, axis=-1)
|
||
word = tokenizer.index_word.get(predict_index[0])
|
||
seed_text += " " + word
|
||
|
||
return seed_text
|
||
|
||
# русский текст
|
||
model, tokenizer, max_sequence_len = train_model('rus.txt', 150)
|
||
rus_text = generate_text(model, tokenizer, max_sequence_len, "Зима", 25)
|
||
print(rus_text)
|
||
|
||
# английский текст
|
||
model, tokenizer, max_sequence_len = train_model('eng.txt', 150)
|
||
eng_text = generate_text(model, tokenizer, max_sequence_len, "Winter", 25)
|
||
print(eng_text) |