通过preprocess_input()函数实现中文标题生成的Python脚本

要使用preprocess_input()函数实现中文标题生成，首先需要安装并导入一些必要的库。最常用的是jieba库用于中文分词和个性化的文本处理。以下是一个包含使用例子的Python脚本，可以帮助你生成中文标题：

import jieba
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical

def preprocess_input(texts, maxlen):
    # 分词
    processed_texts = [list(jieba.cut(text)) for text in texts]
    
    # 构建词汇表
    tokenizer = Tokenizer()
    tokenizer.fit_on_texts(processed_texts)
    
    # 将文本转换为序列
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(processed_texts)
    
    # 填充序列长度
    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
    
    # 返回预处理后的输入数据
    return padded_sequences

# 示例使用
# 原始输入文本
texts = ['今天天气真好', '明天要下雨']

# 预处理输入文本，最大序列长度为10
preprocessed_inputs = preprocess_input(texts, maxlen=10)

# 打印预处理后的输入
print(preprocessed_inputs)

以上的代码模块开始通过导入jieba库实现中文分词。然后，通过导入Keras库中的一些预处理功能，例如Tokenizer和pad_sequences，可以简化中文文本的预处理过程。在preprocess_input()函数中，首先将每个文本进行中文分词，然后构建一个词汇表，将文本转换为序列，并对序列进行填充以达到指定的序列长度。最后，返回预处理后的输入数据。

在使用示例中，我们定义了一个包含两个中文文本的列表。然后，调用preprocess_input()函数并传入原始文本列表和要填充的最大序列长度。最后，将预处理后的输入打印出来。

这只是一个基础的例子，你可以根据你的需求进行修改和扩展。预处理步骤是任何文本生成任务中必要的一步，因此可以根据实际任务修改preprocess_input()函数以满足你的需求。