使用Keras的Embedding()函数实现中文文本生成任务

import numpy as np

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Embedding

# 中文文本数据

text = "我爱中国，中国是一个美丽的地方。中国有着丰富的历史文化。"

# 构建词汇表

vocab = list(set(text)) # 去重得到词汇表

vocab_size = len(vocab) # 词汇表大小

word2idx = {c: i for i, c in enumerate(vocab)} # 构建字符到索引的映射表

idx2word = {i: c for i, c in enumerate(vocab)} # 构建索引到字符的映射表

# 将文本转换为索引序列

idx_sequence = [word2idx[word] for word in text]

# 构建输入数据和标签

seq_len = 5 # 序列长度

X = []

y = []

for i in range(len(idx_sequence) - seq_len):

    X.append(idx_sequence[i:i+seq_len])

    y.append(idx_sequence[i+seq_len])

# 将输入数据和标签转换为numpy数组

X = np.array(X)

y = np.array(y)

# 构建模型

model = Sequential()

model.add(Embedding(vocab_size, 10, input_length=seq_len))

model.compile('adam', 'sparse_categorical_crossentropy')

# 训练模型

model.fit(X, y, epochs=10)

# 使用模型预测

test_text = "中国是一个伟大的国家。"

test_idx_sequence = [word2idx[word] for word in test_text]

test_X = np.array([test_idx_sequence])

pred = model.predict(test_X)[0]

pred_idx = np.argmax(pred)

pred_word = idx2word[pred_idx]

print("下一个词预测结果:", pred_word)