2.5 KiB
Общее 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. В завершении подобрать компромиссную архитектуру, справляющуюся достаточно хорошо с обоими видами текстов.
Задание по вариантам: четный вариант, художественный русскоязычный текст
Запуск через файл app.py
Технологии:
Язык программирования: Python Библиотеки: TensorFlow, Keras, Flask Фронтенд: HTML, JavaScript Описание работы программы: Программа реализует генерацию текста с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) с помощью библиотек TensorFlow и Keras. Flask используется для создания веб-приложения, которое взаимодействует с моделью RNN. Пользователь вводит начальный текст (seed text) через веб-интерфейс, после чего программа отправляет запрос на сервер, который в свою очередь использует модель для генерации следующего участка текста, основываясь на введенном начальном тексте.
Входные данные:
Текстовый файл (например, 'your_text_file.txt'), содержащий обучающие данные. Веб-интерфейс для ввода начального текста. Выходные данные:
Сгенерированный текст, отображаемый в веб-интерфейсе.