用Python编写的RNN模型实现中文文本自动生成

下面是使用Python编写的一个简单的RNN模型，用于中文文本的自动生成。请注意，这个例子仅用于演示目的，模型可能不会生成有意义的文本。此外，由于篇幅限制，这里只提供了一个简单的例子，生成的文本不到1000个字。

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

# 定义文本数据
texts = [
  '这个 世界 是 哪里 的',
  '我 爱 你',
  '你 知道 吗',
  '我 是 一个 学生'
]

# 创建 tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# 将文本转换为数字序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 构建输入和输出序列
input_sequences = []
output_sequences = []
for seq in sequences:
    for i in range(1, len(seq)):
        input_sequences.append(seq[:i])
        output_sequences.append(seq[i])

# 将输入序列进行填充
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length)

# 将输出序列进行 One-hot 编码
num_words = len(tokenizer.word_index) + 1
output_sequences = np.array(output_sequences)
output_sequences = np.eye(num_words)[output_sequences]

# 构建 RNN 模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, 10, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(10))
model.add(Dense(num_words, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(input_sequences, output_sequences, epochs=100, verbose=0)

# 预测下一个单词
def predict_next_word(seed_text):
    seed_seq = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])
    padded_seq = pad_sequences(seed_seq, maxlen=max_sequence_length)
    predicted = model.predict(padded_seq)
    predicted_word = tokenizer.index_word[np.argmax(predicted)]
    return predicted_word

# 生成文本
generated_text = '这个'
for _ in range(10):
    next_word = predict_next_word(generated_text)
    generated_text += ' ' + next_word
print(generated_text)

运行上述代码可以得到输出结果，模型会根据给定的输入文本（这里是"这个"）生成一系列类似的中文文本。

请注意，这个模型是一个简单的示例，并且由于数据集的小规模和模型的简洁性，生成的文本可能不会有意义。在实际应用中，你可能需要更大的数据集、更复杂的模型和更长的训练时间来获得更好的生成结果。