В этом примере показано, как обучить сеть LSTM глубокому обучению создавать текст слово за словом.
Для обучения сети глубокого обучения генерации текста «слово за словом» необходимо обучить сеть LSTM последовательности для прогнозирования следующего слова в последовательности слов. Чтобы обучить сеть предсказывать следующее слово, укажите ответы, которые должны быть входными последовательностями, сдвинутыми на один шаг времени.
В этом примере читается текст с веб-сайта. Он считывает и анализирует HTML-код для извлечения соответствующего текста, затем использует пользовательское хранилище данных мини-пакета. documentGenerationDatastore для ввода документов в сеть в виде мини-пакетов данных последовательности. Хранилище данных преобразует документы в последовательности числовых индексов слов. Сеть глубокого обучения - это сеть LSTM, которая содержит уровень встраивания слов.
Мини-хранилище пакетных данных представляет собой реализацию хранилища данных с поддержкой считывания данных в пакетах. Хранилище данных мини-пакета можно использовать в качестве источника наборов данных обучения, проверки, тестирования и прогнозирования для приложений глубокого обучения. Использование хранилищ данных мини-пакетов для считывания данных из памяти или выполнения определенных операций предварительной обработки при считывании пакетов данных.
Можно адаптировать пользовательское хранилище данных мини-пакета documentGenerationDatastore.m в данные путем настройки функций. Пример создания собственного хранилища данных мини-пакета см. в разделе Разработка хранилища данных мини-пакета.
Загрузите данные обучения. Прочитайте HTML код из Alice's Adventures in Wonderland Льюиса Кэрролла из проекта Gutenberg.
url = "https://www.gutenberg.org/files/11/11-h/11-h.htm";
code = webread(url);HTML-код содержит соответствующий текст внутри <p> (параграф) элементы. Извлеките соответствующий текст, проанализировав HTML-код с помощью htmlTree а затем поиск всех элементов с именем элемента "p".
tree = htmlTree(code);
selector = "p";
subtrees = findElement(tree,selector);Извлечение текстовых данных из поддеревьев HTML с помощью extractHTMLText и просмотрите первые 10 пунктов.
textData = extractHTMLText(subtrees); textData(1:10)
ans = 10×1 string array
""
""
""
""
""
""
"Alice was beginning to get very tired of sitting by her sister on the bank, and of having nothing to do: once or twice she had peeped into the book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in it, ‘and what is the use of a book,’ thought Alice ‘without pictures or conversations?’ "
"So she was considering in her own mind (as well as she could, for the hot day made her feel very sleepy and stupid), whether the pleasure of making a daisy-chain would be worth the trouble of getting up and picking the daisies, when suddenly a White Rabbit with pink eyes ran close by her. "
"There was nothing so very remarkable in that; nor did Alice think it so very much out of the way to hear the Rabbit say to itself, ‘Oh dear! Oh dear! I shall be late!’ (when she thought it over afterwards, it occurred to her that she ought to have wondered at this, but at the time it all seemed quite natural); but when the Rabbit actually took a watch out of its waistcoat-pocket, and looked at it, and then hurried on, Alice started to her feet, for it flashed across her mind that she had never before seen a rabbit with either a waistcoat-pocket, or a watch to take out of it, and burning with curiosity, she ran across the field after it, and fortunately was just in time to see it pop down a large rabbit-hole under the hedge. "
"In another moment down went Alice after it, never once considering how in the world she was to get out again. "
Удалите пустые абзацы и просмотрите первые 10 оставшихся абзацев.
textData(textData == "") = [];
textData(1:10)ans = 10×1 string array
"Alice was beginning to get very tired of sitting by her sister on the bank, and of having nothing to do: once or twice she had peeped into the book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in it, ‘and what is the use of a book,’ thought Alice ‘without pictures or conversations?’ "
"So she was considering in her own mind (as well as she could, for the hot day made her feel very sleepy and stupid), whether the pleasure of making a daisy-chain would be worth the trouble of getting up and picking the daisies, when suddenly a White Rabbit with pink eyes ran close by her. "
"There was nothing so very remarkable in that; nor did Alice think it so very much out of the way to hear the Rabbit say to itself, ‘Oh dear! Oh dear! I shall be late!’ (when she thought it over afterwards, it occurred to her that she ought to have wondered at this, but at the time it all seemed quite natural); but when the Rabbit actually took a watch out of its waistcoat-pocket, and looked at it, and then hurried on, Alice started to her feet, for it flashed across her mind that she had never before seen a rabbit with either a waistcoat-pocket, or a watch to take out of it, and burning with curiosity, she ran across the field after it, and fortunately was just in time to see it pop down a large rabbit-hole under the hedge. "
"In another moment down went Alice after it, never once considering how in the world she was to get out again. "
"The rabbit-hole went straight on like a tunnel for some way, and then dipped suddenly down, so suddenly that Alice had not a moment to think about stopping herself before she found herself falling down a very deep well. "
"Either the well was very deep, or she fell very slowly, for she had plenty of time as she went down to look about her and to wonder what was going to happen next. First, she tried to look down and make out what she was coming to, but it was too dark to see anything; then she looked at the sides of the well, and noticed that they were filled with cupboards and book-shelves; here and there she saw maps and pictures hung upon pegs. She took down a jar from one of the shelves as she passed; it was labelled ‘ORANGE MARMALADE’, but to her great disappointment it was empty: she did not like to drop the jar for fear of killing somebody, so managed to put it into one of the cupboards as she fell past it. "
"‘Well!’ thought Alice to herself, ‘after such a fall as this, I shall think nothing of tumbling down stairs! How brave they’ll all think me at home! Why, I wouldn’t say anything about it, even if I fell off the top of the house!’ (Which was very likely true.) "
"Down, down, down. Would the fall never come to an end! ‘I wonder how many miles I’ve fallen by this time?’ she said aloud. ‘I must be getting somewhere near the centre of the earth. Let me see: that would be four thousand miles down, I think-’ (for, you see, Alice had learnt several things of this sort in her lessons in the schoolroom, and though this was not a very good opportunity for showing off her knowledge, as there was no one to listen to her, still it was good practice to say it over) ‘-yes, that’s about the right distance-but then I wonder what Latitude or Longitude I’ve got to?’ (Alice had no idea what Latitude was, or Longitude either, but thought they were nice grand words to say.) "
"Presently she began again. ‘I wonder if I shall fall right through the earth! How funny it’ll seem to come out among the people that walk with their heads downward! The Antipathies, I think-’ (she was rather glad there was no one listening, this time, as it didn’t sound at all the right word) ‘-but I shall have to ask them what the name of the country is, you know. Please, Ma’am, is this New Zealand or Australia?’ (and she tried to curtsey as she spoke-fancy curtseying as you’re falling through the air! Do you think you could manage it?) ‘And what an ignorant little girl she’ll think me for asking! No, it’ll never do to ask: perhaps I shall see it written up somewhere.’ "
"Down, down, down. There was nothing else to do, so Alice soon began talking again. ‘Dinah’ll miss me very much to-night, I should think!’ (Dinah was the cat.) ‘I hope they’ll remember her saucer of milk at tea-time. Dinah my dear! I wish you were down here with me! There are no mice in the air, I’m afraid, but you might catch a bat, and that’s very like a mouse, you know. But do cats eat bats, I wonder?’ And here Alice began to get rather sleepy, and went on saying to herself, in a dreamy sort of way, ‘Do cats eat bats? Do cats eat bats?’ and sometimes, ‘Do bats eat cats?’ for, you see, as she couldn’t answer either question, it didn’t much matter which way she put it. She felt that she was dozing off, and had just begun to dream that she was walking hand in hand with Dinah, and saying to her very earnestly, ‘Now, Dinah, tell me the truth: did you ever eat a bat?’ when suddenly, thump! thump! down she came upon a heap of sticks and dry leaves, and the fall was over. "
Визуализация текстовых данных в облаке слов.
figure
wordcloud(textData);
title("Alice's Adventures in Wonderland")
Создание хранилища данных, содержащего данные для обучения с использованием documentGenerationDatastore. Чтобы создать хранилище данных, сначала сохраните пользовательское мини-пакетное хранилище данных. documentGenerationDatastore.m к пути. Для предикторов это хранилище данных преобразует документы в последовательности индексов слов с использованием кодирования слов. Индекс первого слова для каждого документа соответствует маркеру «начало текста». Маркер «» начало текста «» задается строкой "startOfText". Для ответов хранилище данных возвращает категориальные последовательности слов, сдвинутые на единицу.
Маркировка текстовых данных с помощью tokenizedDocument.
documents = tokenizedDocument(textData);
Создайте хранилище данных для создания документов с использованием маркированных документов.
ds = documentGenerationDatastore(documents);
Чтобы уменьшить количество дополнений, добавляемых к последовательностям, сортируйте документы в хранилище данных по длине последовательности.
ds = sort(ds);
Определите архитектуру сети LSTM. Чтобы ввести данные последовательности в сеть, включите входной уровень последовательности и установите размер ввода равным 1. Затем включают слой встраивания слов размерности 100 и то же количество слов, что и кодирование слов. Затем включите уровень LSTM и укажите скрытый размер, равный 100. Наконец, добавьте полностью подключенный слой того же размера, что и количество классов, слой softmax и классификационный слой. Число классов - это количество слов в словаре плюс дополнительный класс для класса «конец текста».
inputSize = 1;
embeddingDimension = 100;
numWords = numel(ds.Encoding.Vocabulary);
numClasses = numWords + 1;
layers = [
sequenceInputLayer(inputSize)
wordEmbeddingLayer(embeddingDimension,numWords)
lstmLayer(100)
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];Укажите параметры обучения. Укажите решатель для 'adam'. Тренируйтесь за 300 эпох с показателем обучения 0,01. Установите размер мини-партии равным 32. Чтобы сохранить сортировку данных по длине последовательности, установите значение 'Shuffle' опция для 'never'. Для контроля за ходом обучения установите 'Plots' опция для 'training-progress'. Для подавления подробных выходных данных установите 'Verbose' кому false.
options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',300, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'MiniBatchSize',32, ... 'Shuffle','never', ... 'Plots','training-progress', ... 'Verbose',false);
Обучение сети с помощью trainNetwork.
net = trainNetwork(ds,layers,options);

Создание первого слова текста путем выборки слова из вероятностного распределения в соответствии с первыми словами текста в данных обучения. Создайте оставшиеся слова с помощью обученной сети LSTM для прогнозирования следующего временного шага с использованием текущей последовательности сгенерированного текста. Продолжайте генерировать слова один за другим, пока сеть не прогнозирует слово «конец текста».
Чтобы сделать первый прогноз с помощью сети, введите индекс, который представляет маркер «начало текста». Найдите индекс с помощью word2ind с кодировкой слов, используемой хранилищем данных документа.
enc = ds.Encoding;
wordIndex = word2ind(enc,"startOfText")wordIndex = 1
Для остальных прогнозов выполните выборку следующего слова в соответствии с оценками прогнозирования сети. Оценки предсказания представляют распределение вероятности следующего слова. Пример слов из словаря, заданного именами классов выходного уровня сети.
vocabulary = string(net.Layers(end).Classes);
Делать прогнозы слово за словом с помощью predictAndUpdateState. Для каждого предсказания введите индекс предыдущего слова. Прекратите прогнозирование, когда сеть прогнозирует конец текстового слова или когда длина создаваемого текста составляет 500 символов. Для больших коллекций данных, длинных последовательностей или больших сетей прогнозы на GPU обычно вычисляются быстрее, чем прогнозы на CPU. В противном случае предсказания на CPU обычно вычисляются быстрее. Для прогнозирования одного шага времени используйте CPU. Чтобы использовать CPU для прогнозирования, установите 'ExecutionEnvironment' вариант predictAndUpdateState кому 'cpu'.
generatedText = ""; maxLength = 500; while strlength(generatedText) < maxLength % Predict the next word scores. [net,wordScores] = predictAndUpdateState(net,wordIndex,'ExecutionEnvironment','cpu'); % Sample the next word. newWord = datasample(vocabulary,1,'Weights',wordScores); % Stop predicting at the end of text. if newWord == "EndOfText" break end % Add the word to the generated text. generatedText = generatedText + " " + newWord; % Find the word index for the next input. wordIndex = word2ind(enc,newWord); end
Процесс генерации вводит символы пробела между каждым предсказанием, что означает, что некоторые знаки препинания появляются с ненужными пробелами до и после. Восстановите созданный текст, удалив пробелы до и после соответствующих знаков препинания.
Удалите пробелы перед указанными символами препинания.
punctuationCharacters = ["." "," "’" ")" ":" "?" "!"]; generatedText = replace(generatedText," " + punctuationCharacters,punctuationCharacters);
Удалите пробелы, появляющиеся после указанных знаков препинания.
punctuationCharacters = ["(" "‘"]; generatedText = replace(generatedText,punctuationCharacters + " ",punctuationCharacters)
generatedText = " ‘Sure, it’s a good Turtle!’ said the Queen in a low, weak voice."
Чтобы создать несколько фрагментов текста, сбросьте состояние сети между поколениями с помощью resetState.
net = resetState(net);
lstmLayer | sequenceInputLayer | trainingOptions | trainNetwork | doc2sequence (Панель инструментов для анализа текста) | extractHTMLText(Панель инструментов для анализа текста) | findElement(Панель инструментов для анализа текста) | htmlTree(Панель инструментов для анализа текста) | tokenizedDocument(Панель инструментов для анализа текста) | wordcloud(Панель инструментов для анализа текста) | wordEmbeddingLayer(Панель инструментов для анализа текста)