基于HMM和LSTM的拼音程序
1.运行源代码所需要执行的命令
1)程序界面运行main_pinyin.py即可,操作见gui中的按钮。(注意由于要调用tf,故速度较慢)
2)运行data/data_preprocessing.py,处理merge.txt得到mer.txt。
3)运行params_create.py,计算HMM模型所需要的参数,即params下的四个文件
4)运行lstm.py,得到文本生成模型,可以得到使用抽取的样本作为种子在不同temperature下生成的文本
2.环境依赖
pyqt5,pyqt5_tools,numpy,tensorflow,jieba
1)解释器版本为3.8。
2)Tensorflow:2.80 CUDA:11.1 cuDNN:8.1.0 RTX3060
需要注意,tensorflow版本和CUDA,cuDNN版本要相互匹配,不然无法训练,与提取。
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基于HMM和LSTM的拼音程序.zip
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txt:9个
py:7个
json:4个
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2024-05-22
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基于HMM和LSTM的拼音程序LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
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content
.gitattributes 66B
data
data_preprocessing.py 382B
mer.txt 68.29MB
article
news.txt 343KB
5.txt 999KB
6.txt 243KB
3.txt 742KB
4.txt 218KB
7.txt 1.18MB
8.txt 79KB
pinyin.txt 2KB
lstm.py 4KB
qt
gui.py 5KB
gui.ui 5KB
__pycache__
gui.cpython-38.pyc 3KB
pre.py 1KB
hmm.py 6KB
params
init_prob.json 140KB
pinyin_states.json 68KB
params_create.py 3KB
trans_prob.json 30.13MB
emiss_prob.json 223KB
main_pinyin.py 4KB
README.md 745B
new_model.h5 37.35MB
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生瓜蛋子
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