5-RNN-06_剧本生成项目

项目：电视剧本生成。数据集：https://www.kaggle.com/wcukierski/the-simpsons-by-the-data 提交时间：12月29日之前。 提交邮箱：yingjun@ibefeing.com from utils import helper import numpy as np import warnings from tensorflow.contrib import seq2seq import tensorflow as tf # 数据读取和数据预处理 def read_data_and_preprocess(): data_d 在本项目"5-RNN-06_剧本生成项目"中，主要目标是利用RNN（循环神经网络）来生成电视剧本，特别是基于《辛普森一家》的数据集。项目要求参与者在指定日期前完成并提交到指定邮箱。以下是该项目涉及的一些关键知识点： 1. **数据读取与预处理**： - 利用`load_data`函数从给定的文本文件中读取数据。数据位于`../datas/simpson/simpsons/moes_tavern_lines.txt`。 - 数据预处理包括去除版权说明，统计数据集中的各种信息，如唯一单词数量、场景数量、每个场景的平均句子数量以及每句的平均单词数量。 2. **查找表（Vocabulary to Integer, Integer to Vocabulary）**： - 在预处理阶段，创建两个字典：`vocab_to_int`用于将单词映射到唯一的整数，`int_to_vocab`则相反，将整数映射回原始单词。这一步对于将文本转化为机器可以理解的形式至关重要。 3. **标点符号处理**： - 标点符号被替换为特定的字符串表示，例如，感叹号变为`||Exclamation_Mark||`。这样做是为了便于模型处理非单词字符，因为RNN模型通常不处理标点符号。 4. **RNN模型**： - 使用TensorFlow库中的`tensorflow.contrib.seq2seq`模块，它包含构建和训练序列到序列模型所需的工具，这类模型常用于语言翻译或文本生成任务。 - RNNs尤其适合处理序列数据，因为它们能够记住过去的信息并将其用于预测未来序列的元素。 5. **TensorFlow**： - TensorFlow是一个开源的深度学习库，用于构建和训练神经网络模型。在这个项目中，它将被用来构建和训练RNN模型来生成新的剧本台词。 6. **数据分词**： - 在处理文本时，通常需要将句子拆分为单词列表，这称为分词。这个过程在`create_lookup_tables`函数中完成，之后将单词转换为整数序列，以便输入到神经网络中。 7. **序列到序列模型**（Seq2Seq）： - Seq2Seq模型由一个编码器和一个解码器组成，其中编码器将输入序列压缩成固定大小的向量，解码器则从这个向量中生成输出序列。在生成剧本台词时，编码器会理解输入台词的历史，解码器则生成新的台词。 8. **训练过程**： - 训练RNN模型通常包括定义损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）以及训练循环，在训练循环中，模型会逐步学习数据集中的模式。 9. **评估与生成**： - 训练完成后，模型将根据学习到的模式生成新的剧本台词。这通常通过采样解码器的输出来实现，可能会加入一些随机性以增加多样性。 10. **项目提交**： - 完成模型训练和测试后，参与者需在12月29日之前将项目成果提交到指定的邮箱`yingjun@ibefeing.com`。 这个项目不仅涵盖了基础的自然语言处理技术，如文本预处理和RNN模型的构建，还涉及到更高级的序列生成技术，对于理解和实践深度学习在文本生成中的应用具有重要意义。