使用Python构建的RNN模型进行中文文本生成

可以使用Python的Keras库来构建一个基于循环神经网络（RNN）的中文文本生成模型。下面是一个简单的例子，用于生成古诗。

首先，我们需要准备一些用于训练的古诗数据集。这里我们使用一个包含唐诗的数据集，每首唐诗一行。你可以从网上找到这样的数据集。

接下来，我们需要进行数据预处理。我们需要将每个字转换为一个数字，并且创建一个目标文本，其中每个字都是下一个字。我们还需要将数据转换为适合输入到RNN模型的特征和标签的形状。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical

# 读取古诗数据集
data = open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8').read()

# 创建字符到数字的映射
chars = sorted(list(set(data)))
char_to_num = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))

# 数据预处理
num_seqs = len(data) - seq_length
X = []
Y = []
for i in range(num_seqs):
    seq_in = data[i:i+seq_length]
    seq_out = data[i+seq_length]
    X.append([char_to_num[char] for char in seq_in])
    Y.append(char_to_num[seq_out])
X = np.reshape(X, (num_seqs, seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
Y = to_categorical(Y)

# 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, Y, batch_size=128, epochs=50)

# 使用模型生成古诗
def generate_poem(seed, length):
    poem = seed
    for _ in range(length):
        x = np.reshape([char_to_num[char] for char in seed], (1, len(seed), 1))
        x = x / float(len(chars))
        prediction = model.predict(x)
        index = np.argmax(prediction)
        result = chars[index]
        poem += result
        seed = seed[1:] + result
    return poem

seed = "白日依山尽"
generated_poem = generate_poem(seed, 50)
print(generated_poem)

在上面的例子中，我们首先读取古诗数据集，然后创建一个字符到数字的映射。接下来，我们将数据转换为适合输入RNN模型的形状，并将其输入到模型中进行训练。最后，我们使用训练好的模型生成古诗。

你可以将以上代码保存为一个Python文件，比如poem_generator.py，然后运行该文件来生成中文古诗。