LSTM 是一种时间循环神经网络

LSTM

长短期记忆（Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络（RNN），论文首次由施密德胡伯于1997年发表。

由于独特的设计结构（三个门），LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

LSTM的表现通常比时间循环神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，它们在时间序列预测、自然语言处理和语音识别等任务中特别有效。

LSTM 在很大程度上缓解了一个在 RNN 训练中非常突出的问题：梯度消失/爆炸（Gradient Vanishing/Exploding）。

想象你在阅读一本小说，小说中有很多人物和情节，有些情节可能会影响后面的故事发展。LSTM 就像是一个能够记住之前发生的重要情节的人。当它阅读新的情节时，它会决定哪些情节是重要的需要记住，哪些可以忽略。这样，它就可以更好地理解整个故事，而不会因为记忆不足而丢失重要线索。

在计算机中，LSTM 类似于这个“记忆者”，可以帮助计算机更好地理解和处理序列数据，比如文本、语音等，尤其是那些需要长期记忆信息的任务。通过控制信息的流动，LSTM 能够更有效地学习和记忆长期依赖关系，从而提高模型在处理序列数据时的效果。

训练一个LSTM模型的完整步骤

一般来说，搭建文本生成模型的步骤包括：

1、准备文本数据，并进行预处理（如分词、标记化等）。

2、使用Tokenizer对文本进行编码。

3、将文本数据转换为模型所需的输入格式（如序列数据）。

4、构建神经网络模型，包括Embedding层、LSTM层、Dense层等。

5、编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。

6、训练模型，可以使用fit方法，并设置一些参数（如批量大小、迭代次数等）。

7、使用训练好的模型生成文本。

本次数据是纽约时报数据集，包含了abstract摘要、headline标题、keywords关键词等等信息。

import numpy as np
import pandas as pd
import string
article_df = pd.read_csv(r".\ArticlesApril2017.csv")
article_df.head()

# 将DataFrame中的文章标题（headline）提取出来，并添加到名为all_headlines的列表中。
all_headlines = []
all_headlines.extend(list(article_df.headline.values))
all_headlines[:3]

输出：
['Finding an Expansive View  of a Forgotten People in Niger',
 'And Now,  the Dreaded Trump Curse',
 'Venezuela’s Descent Into Dictatorship']

len(all_headlines)
886
# 用于过滤掉all_headlines列表中值为"Unknown"的元素
all_headlines = [line for line in all_headlines if line != "Unknown"]
len(all_headlines)
831

清洗数据

# 清洁文本数据，去除文本中的标点符号，将文本转换为小写字母，并将文本编码为UTF-8再解码为ASCII编码
def clean_text(txt):
  txt = "".join(t for t in txt if t not in string.punctuation).lower()
  txt = txt.encode('utf8').decode('ascii','ignore')
  return txt
  
corpus = [clean_text(x) for x in all_headlines]
print(corpus[:5])  

输出：
['finding an expansive view  of a forgotten people in niger', 
'and now  the dreaded trump curse', 
'venezuelas descent into dictatorship', 
'stain permeates basketball blue blood', 'taking things for granted']

Tokenizer 类将文本转换为标记化的序列。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import keras.utils as ku
from keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(2)
from numpy.random import seed
seed(1)

# Tokenizer 类可以帮助我们将文本转换为模型可以理解的数字表示形式，即将文本转换为标记化的序列。
tokenizer = Tokenizer()

定义了函数 get_sequence_of_tokens(corpus)，将文本语料库转换为模型训练所需的输入序列。

def get_sequence_of_tokens(corpus):
  tokenizer.fit_on_texts(corpus)
  total_words = len(tokenizer.word_index) + 1

  input_sequences = []

  for line in corpus:
    token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
    for i in range(1,len(token_list)):
      n_gram_sequence = token_list[:i+1]
      input_sequences.append(n_gram_sequence)
  return input_sequences,total_words

# 调用这行代码后，inp_sequences 将包含生成的输入序列列表，total_words 则是词汇表中的总单词数
inp_sequences,total_words = get_sequence_of_tokens(corpus)

print(inp_sequences[:10])

输出：
[[169, 17], [169, 17, 665], [169, 17, 665, 367], 
[169, 17, 665, 367, 4], [169, 17, 665, 367, 4, 2], 
[169, 17, 665, 367, 4, 2, 666], [169, 17, 665, 367, 4, 2, 666, 170], 
[169, 17, 665, 367, 4, 2, 666, 170, 5], 
[169, 17, 665, 367, 4, 2, 666, 170, 5, 667], [6, 80]]

# 词汇表中的总单词数
print(total_words)
2422

函数 generate_padded_sequence 的作用是对输入序列列表进行填充处理，以便用于模型的训练。

def generate_padded_sequence(input_sequences):
  max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
  input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences,maxlen=max_sequence_len,padding='pre'))

  predictors,label = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]

  label = ku.to_categorical(label,num_classes=total_words)

  return predictors,label,max_sequence_len

predictors,label,max_sequence_len = generate_padded_sequence(inp_sequences)

创建了一个神经网络模型 model。

def create_model(max_sequence_len,total_words):
  input_len = max_sequence_len - 1
  model = Sequential()
  model.add(Embedding(total_words,10,input_length = input_len))
  model.add(LSTM(100))
  model.add(Dropout(0.1))
  model.add(Dense(total_words,activation='softmax'))
  model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy')
  return model
  
# 创建了一个神经网络模型 model。这个模型将用于文本生成任务，其中 max_sequence_len 表示序列的最大长度，total_words 表示词汇表的大小。
model = create_model(max_sequence_len,total_words)
model.summary()

# 使用 predictors 作为输入数据，label 作为标签数据，进行了10个 epochs 的训练，并设置 verbose=1 以显示训练过程中的详细信息。
model.fit(predictors,label,epochs=100,verbose=1)

定义函数 generate_text，用于生成文本序列。

def generate_text(seed_text,next_words,model,max_sequence_len):
  for _ in range(next_words):
    token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
    token_list = pad_sequences([token_list],maxlen=max_sequence_len-1,padding='pre')
    predicted = model.predict(token_list,verbose=0)
    classes_x = np.argmax(predicted,axis=1)

    output_words = ""

    for word,index in tokenizer.word_index.items():
      if index == classes_x:
        output_word  = word
        break
    seed_text = seed_text + " " + output_word
  return seed_text.title()

最后验证：

1、generate_text("china",3,model,max_sequence_len)
输出：
'China Takes An Inspiring.'

   generate_text("china",10,model,max_sequence_len)
输出：
'China Takes A Inspiring Turns To Its Rise On Coalition Airstrike.'

   generate_text("china",30,model,max_sequence_len)
输出：
'China Takes A Inspiring Turns To Its Rise On Coalition Airstrike People You Safety Day Too Readers Without Trillions Northern Trillions Northern Pick Trillions At Pick This Trillions For Debate Trillions.'

这段文字一个混合了一些词语和短语的随机组合，有点胡说八道，产生“幻觉”问题。

2、generate_text("donald trump",30,model,max_sequence_len)
输出：
'Donald Trump Plays And The New York Be Obamacare World Event Battle Apart To Populism From From Medicine Teachers Them A Whats Yorks Door Today The Bahamas Falls Times Today Today Wall'


3、generate_text("science and technology",5,model,max_sequence_len)
输出：
'Science And Technology The Americans Of The Americans'

小结

LSTM需要使用更大规模的数据集、引入外部知识库、设计更复杂的模型结构、引入对抗训练等，以改善大语言模型的生成质量和减少“幻觉”问题的出现。