ГЕНЕРАТОР ТЕКСТА НЕЙРОСЕТЬ PYTHON

Генератор текста на основе нейросети - это программа, которая использует алгоритмы машинного обучения для создания текста, который может быть похож на человеческий. В Python есть множество библиотек для создания и обучения нейросетей, которые используются для разработки таких генераторов.

Чтобы создать генератор текста на основе нейросети, требуется обучить её на большом корпусе текста. Корпус обычно состоит из большого количества текстовых документов, которые содержат информацию о теме, на которую генератор должен генерировать текст.

Например, если генератор текста должен генерировать новости о спорте, то ему нужно будет обучаться на текстах, связанных со спортом.

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Dropout

tokenizer = Tokenizer(num_words=5000, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~', lower=True)
tokenizer.fit_on_texts(data)
word_index = tokenizer.word_index
total_words = len(word_index) + 1
input_sequences = []
for line in corpus:
    token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
    for i in range(1, len(token_list)):
        n_gram_sequence = token_list[:i+1]
        input_sequences.append(n_gram_sequence)
max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
x, labels = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]
labels = ku.to_categorical(labels, num_classes=total_words)

Пример приведенного выше кода демонстрирует создание нейросетевого генератора текста на основе библиотеки TensorFlow и обработки корпуса текста.

Нейросетевой генератор текста на Python может быть использован в различных сферах, включая автоматическое создание текста для сайтов, генерацию названий товаров, создание описаний для продуктов в интернет-магазинах и т.д.